Update README.md

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@@ -98,11 +98,11 @@ conda create -n bert_tensorflow python=3.10
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-安装过程可能顶掉DCU版本的tensorflow，可以到[开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/tensorflow/dtk22.10)下载DCU版本对应包
+安装过程可能顶掉DCU版本的tensorflow，可以到[开发者社区](https://developer.hpccube.com/tool/)下载DCU版本对应包
 
-[tensorflow2.7](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/tensorflow/dtk22.10/tensorflow-2.7.0+git67f0ade9.dtk2210-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl)
+[tensorflow2.13.1](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/tensorflow/DAS1.1/tensorflow-2.13.1+das1.1.git56b06c8.abi1.dtk2404-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl)
 
-[DTK22.10.1](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/1/DTK-22.10.1/CentOS7.6/DTK-22.10.1-CentOS7.6-x86_64.tar.gz)
+[DTK22.10.1](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/1/latest/Ubuntu22.04/DTK-24.04.1-Ubuntu22.04-x86_64.tar.gz)
 
 ### python版本兼容
 
@@ -146,7 +146,7 @@ python create_finetuning_data.py \
 
 ### 模型转化-MNLI
 
-TF2.7.2与TF1.15.0模型存储、读取格式不同，官网给出的Bert一般是基于TF1.0的模型需要进行模型转化
+TF2.13.1与TF1.15.0模型存储、读取格式不同，官网给出的Bert一般是基于TF1.0的模型需要进行模型转化
 
 ```
 python3 tf2_encoder_checkpoint_converter.py \
@@ -161,6 +161,8 @@ python3 tf2_encoder_checkpoint_converter.py \
 
 将转换完后的bert_model.ckpt-1.data-00000-of-00001 改为bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
 bert_model.ckpt-1.index改为 bert_model.ckpt.index
+
+如果报错 'no attriute experimental',则删除报错行中的experimental
 ```
 
 ### 单卡运行-MNLI