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 ## 模型结构
 ResNet50网络中包含了49个卷积层、1个全连接层等
 ## 数据集及模型文件
-模型文件下载地址：  "https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx"
+模型文件下载地址： 
+      "https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx"
 ## 推理及自动调优
 ### 环境配置
 拉取镜像：
+
     docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:tvm-0.10_dtk-22.10_py38_centos-7.6
  
 ### 执行推理及调优
@@ -17,14 +19,15 @@ ResNet50网络中包含了49个卷积层、1个全连接层等
     
         
 ## TVM版本
-TVM-0.10
+   TVM-0.10
 ## 性能和准确率数据
-使用DCUZ100加速卡执行推理，重复推理100次取平均性能
+使用DCUZ100加速卡执行推理，重复推理100次取平均性能.注：使用TVM tune的次数为200次若要达到最优效果最少设置20000次的tune。
 
 | 卡数 | batch size | 类型 | 性能 | 是否使用MIOpen | 是否使用tune |
 | :------: | :------: | :------: | :------: |:------: | :------:|
-| 1 | 1 | FP32 | 195 examples/second| 是  |否|
+| 1 | 1 | FP32 | 202.50 examples/second | 是 | 否 |
 | 1 | 1 | FP32 | 177.83 examples/second | 否 | 否 |
+| 1 | 1 | FP32 | 190.62 examples/second | 否 | 是 |
 
 
 ## 参考