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 ResNet50模型包含了49个卷积层、一个全连接层。
 
 ## Python版本推理
-采用ONNXRuntime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx，执行sh ./Resource/Models/download.sh 可以下载模型并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
+采用ONNXRuntime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ,执行sh ./Resource/Models/download.sh 可以下载模型并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
 ### 下载镜像
 
 在光源中下载ONNXRuntime推理框架镜像： 
@@ -43,7 +43,7 @@ python Classifier.py
 
 ## C++版本推理
 
-采用ONNXRuntime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx，执行sh ./Resource/Models/download.sh 可以下载模型并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
+采用ONNXRuntime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ,执行sh ./Resource/Models/download.sh 可以下载模型并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
 
 ### 下载镜像