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@@ -79,7 +79,7 @@ pip install tensorflow-cpu==2.13.1
 ## 数据集
 ### 训练数据集
 `cifar10  cifar100`
-数据集由tensorflow_datasets自动下载和处理，相关代码见vision_transformer/vit_jax/input_pipeline.py
+数据集根据训练命令由tensorflow_datasets自动下载和处理，相关代码见vision_transformer/vit_jax/input_pipeline.py
 
 注：若发生错误All attempts to get a Google authentication bearer token failed..，按以下代码更改
 ```
@@ -105,7 +105,8 @@ vim /usr/local/lib/python3.10/site-packages/tensorflow_datasets/core/utils/gcs_u
     │             └── label.labels.txt
 ```
 ### 推理数据集
-推理所用图片和文件可根据以下代码进行下载：
+推理所用图片和文件可根据scnet或以下代码进行下载：
+- http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/vision_transformer_jax
 ```
 # ./dataset是存储地址，可自订
 wget https://storage.googleapis.com/bit_models/ilsvrc2012_wordnet_lemmas.txt -P ./dataset
@@ -118,7 +119,7 @@ wget https://picsum.photos/384 -O ./dataset/picsum.jpg  # 将图片调整为384
     │   └── picsum.jpg
 ```
 ## 训练
-检查点可通过以下方式进行下载：
+检查点可通过scnet或以下方式进行下载：
 ```
 cd /your_code_path/vision_transformer/test_result   # test_result为检查点下载地址，可自订
 wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
@@ -140,7 +141,7 @@ sh test.sh
 # config.optim_dtype='bfloat16' # 精度
 ```
 ## 推理
-检查点可通过以下方式进行下载：
+检查点可通过scnet或以下方式进行下载：
 ```
 cd /your_code_path/vision_transformer/test_result   # test_result为检查点下载地址，可自订
 wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k+imagenet2012/ViT-B_16.npz -O ViT-B_16_imagenet2012.npz
@@ -212,6 +213,10 @@ gpu推理结果：
 `图像分类`
 ### 热点应用行业
 `制造,电商,医疗,广媒,教育`
+## 预训练权重
+- http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/vision_transformer_jax
+- https://console.cloud.google.com/storage/browser/vit_models/imagenet21k/  （微调用）
+  https://console.cloud.google.com/storage/browser/vit_models/imagenet21k+imagenet2012/  （推理用）
 ## 源码仓库及问题反馈
 - https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vision_transformer_jax
 ## 参考资料