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docs/zh_CN/training/semi_supervised_learning/FixMatch.md

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 | **40**    | [配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatch/FixMatch_cifar10_40.yaml)   | [模型地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/semi_superwised_learning/FixMatch_WideResNet_cifar10_label40.pdparams)   |
 | **250**   | [配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatch/FixMatch_cifar10_250.yaml)  | [模型地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/semi_superwised_learning/FixMatch_WideResNet_cifar10_label250.pdparams)  |
 | **4000**  | [配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatch/FixMatch_cifar10_4000.yaml) | [模型地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/semi_superwised_learning/FixMatch_WideResNet_cifar10_label4000.pdparams) |
+上表中的配置是基于单GPU训练的，40 label的多训练可参考[配置文件](../../../../ppcls/configs/ssl/FixMatch/FixMatch_cifar10_40_4gpu.yaml)，使用这两个配置文件训练得到的模型精度接近。
 
 **接下来主要以** `FixMatch/FixMatch_cifar10_40.yaml`配置和训练好的模型文件为例，展示在cifar10数据集上进行训练、测试、推理的过程。