Update README.md, requirements.txt files

README.md

@@ -26,13 +26,13 @@ YOLOv9提出了新网络架构——GELAN。GELAN通过结合两种神经网络
 ### Docker（方法一）
 从[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-list)中拉取docker镜像：
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk23.10-py310
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
 ```
 创建容器并挂载目录进行开发：
 ```
 docker run -it --name {name} --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --privileged --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v {}:{} {docker_image} /bin/bash
 # 修改1 {name} 需要改为自定义名称，建议命名{框架_dtk版本_使用者姓名},如果有特殊用途可在命名框架前添加命名
-# 修改2 {docker_image} 需要需要创建容器的对应镜像名称，如: pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest【镜像名称:tag名称】
+# 修改2 {docker_image} 需要需要创建容器的对应镜像名称，如: pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10【镜像名称:tag名称】
 # 修改3 -v 挂载路径到容器指定路径
 pip install -r requirements.txt
 ```
@@ -53,10 +53,10 @@ conda activate yolov9
 
 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。
 ```
-DTK驱动：dtk23.10
+DTK驱动：dtk24.04.1
 python：python3.10
-pytorch:1.13.1
-torchvision:0.14.1
+pytorch:2.1.0
+torchvision:0.16.0
 ```
 安装其他依赖包
 ```

requirements.txt

@@ -5,7 +5,7 @@
 gitpython
 ipython
 matplotlib>=3.2.2
-numpy>=1.18.5
+numpy==1.26.0
 opencv-python>=4.1.1
 Pillow==9.5.0
 psutil