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@@ -21,9 +21,21 @@ U-Net 的核心原理如下：
 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest
 
-docker run -it --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 -v /root/unet:/home image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest
+docker run -it --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1  image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest
 ```
-### Anaconda（方法二）
+### Dockerfile（方法二）
+
+此处提供dockerfile的使用方法
+
+```
+docker build --no-cache -t unet:latest .
+docker run -dit --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 unet:latest
+docker exec -it unet /bin/bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### Anaconda（方法三）
+
 此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：
 
 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。