updata readme

README.md

-# Vision Transformer(ViT)
+# ViT
 
 ## 论文
 
@@ -61,6 +61,17 @@ cifar10
 
 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZFMQVBGQZI6UWZKJcTYPAQ?pwd=fq3l 提取码：fq3l 
 
+```
+├── batches.meta
+├── data_batch_1
+├── data_batch_2
+├── data_batch_3
+├── data_batch_4
+├── data_batch_5
+├── readme.html
+└── test_batch
+```
+
 ## 训练
 下载预训练模型放在checkpoint目录下：
 
@@ -78,7 +89,8 @@ wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/ViT-B_16.npz
 ```
 python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py --name cifar10-100_500 --dataset cifar10 --model_type ViT-B_16 --pretrained_dir checkpoint/ViT-B_16.npz --train_batch_size 64 --num_steps 500
 ```
-
+## result
+![1695381570003](image/README/1695381570003.png)
 ## 精度
 
 测试数据使用的是cifar10，使用的加速卡是DCU Z100L。

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode =105
 # 模型名称
-modelName=ViT-PyTorch
+modelName=vit_pytorch
 # 模型描述
 modelDescription=ViT是一种新的基于Transformer应用于计算机视觉领域的神经网络模型,基于PyTorch实现测试
 # 应用场景
-appScenario=训练，图像分类,目标检测
+appScenario=训练,图像分类,制造,交通,网安
 # 框架类型
-frameType=PyTorch
+frameType=pytorch