fix doc

doc/doc_ch/finetune.md

@@ -69,7 +69,7 @@ Train:
 
 上述配置文件中，首先需要将`pretrained_model`字段指定为2.2章节中提取出来的`ch_PP-OCRv2_det_student.pdparams`文件路径。
 
-PaddleOCR提供的配置文件事在8卡训练（相当于总的batch size是`8*8=64`）、且没有加载预训练模型情况下的配置文件，因此您的场景中，学习率与总的batch size需要对应线性调整，例如
+PaddleOCR提供的配置文件是在8卡训练（相当于总的batch size是`8*8=64`）、且没有加载预训练模型情况下的配置文件，因此您的场景中，学习率与总的batch size需要对应线性调整，例如
 
 * 如果您的场景中是单卡训练，单卡batch_size=8，则总的batch_size=8，建议将学习率调整为`1e-4`左右。
 * 如果您的场景中是单卡训练，由于显存限制，只能设置单卡batch_size=4，则总的batch_size=4，建议将学习率调整为`5e-5`左右。
@@ -145,7 +145,7 @@ Train:
 
 上述配置文件中，首先需要将`pretrained_model`字段指定为2.2章节中解压得到的`ch_PP-OCRv2_rec_train/best_accuracy.pdparams`文件路径。
 
-PaddleOCR提供的配置文件事在8卡训练（相当于总的batch size是`8*128=1024`）、且没有加载预训练模型情况下的配置文件，因此您的场景中，学习率与总的batch size需要对应线性调整，例如：
+PaddleOCR提供的配置文件是在8卡训练（相当于总的batch size是`8*128=1024`）、且没有加载预训练模型情况下的配置文件，因此您的场景中，学习率与总的batch size需要对应线性调整，例如：
 
 * 如果您的场景中是单卡训练，单卡batch_size=128，则总的batch_size=128，在加载预训练模型的情况下，建议将学习率调整为`[1e-4, 2e-5]`左右（piecewise学习率策略，需设置2个值，下同）。
 * 如果您的场景中是单卡训练，因为显存限制，只能设置单卡batch_size=64，则总的batch_size=64，在加载预训练模型的情况下，建议将学习率调整为`[5e-5, 1e-5]`左右。

doc/doc_ch/inference.md

@@ -527,4 +527,4 @@ PSE算法相关参数如下
 
 # 七、FAQ
 
-* 如果是使用paddle2.0之前版本的代码导出的`inference模型`，则其文件名为`model`与`params`，分别对应paddle2.0或者之后版本导出的`inference.pdmodel`与`inference.pdiparams`。
+* 如果是使用paddle2.0之前版本的代码导出的`inference模型`，则其文件名为`model`与`params`，分别对应paddle2.0或者之后版本导出的`inference.pdmodel`与`inference.pdiparams`；不过目前PaddleOCR的release分支已经不支持paddle2.0之前版本导出的inference 模型，如果希望使用，需要使用develop分支（静态图分支）的代码与文档。