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 ## 模型结构
 Vision Transformer先将图像用卷积进行分块以降低计算量，再对每一块进行展平处理变成序列，然后将序列添加位置编码和cls token，再输入多层Transformer结构提取特征，最后将cls tooken取出来通过一个MLP（多层感知机）用于分类。
 
-![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/vit.png)
+![img](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/vit.png)
 
 ## 算法原理
 图像领域借鉴《Transformer is all you need！》算法论文中的Encoder结构提取特征，Transformer的核心思想是利用注意力模块attention提取特征：
 
-![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/attention.png)
+![img](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/megatron-deepspeed-vit_pytorch/-/raw/main/doc/attention.png)
 
 ## 环境配置
 ### Docker（方法一）
@@ -31,7 +31,7 @@ docker run --rm --shm-size 10g --network=host --name=megatron --privileged --dev
 ```
 
 ### 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/
+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.sourcefind.cn/tool/
 
 ```plaintext
 DTK驱动：dtk24.04.1
@@ -98,7 +98,7 @@ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py --name cifar10-1
 制造,能源,交通,网安
 
 ### 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/vit_pytorch
 
 ### 参考资料
 - https://github.com/jeonsworld/ViT-pytorch