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@@ -11,16 +11,35 @@ SSD通过在每个特征图上直接预测边界框和类别概率，使用多
 
 
 ## 环境配置
-### Docker
+### Docker（方法一）
 ```bash
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
-docker run -it  --shm-size 80g --network=host --name=SSD --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310 bin/bash
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
+docker run -it  --shm-size 80g --network=host --name=SSD --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10 bin/bash
 ```
 其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
 ```
 pip install -r requirements.txt
 pip install pycocotools
 ```
+### Dockerfile（方法二）
+
+
+### Anaconda（方法三）
+1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装： https://developer.hpccube.com/tool/
+```
+DTK软件栈: dtk24.04.1
+python: python3.10
+torch: 2.1.0
+torchvision: 0.16.0
+```
+2、其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
+```
+pip install -r requirements.txt
+pip install pycocotools
+```
+
+Tips：以上dtk软件栈、python、torch、mmcv等DCU相关工具版本需要严格一一对应
+
 ## 数据集
 #### 小数据集