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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/DPN.md

@@ -89,7 +89,7 @@ DPN 的全称是 Dual Path Networks，即双通道网络。该网络是由 Dense
 
 ## 2. 模型快速体验
 
-安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
 
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@@ -107,19 +107,19 @@ DPN 的全称是 Dual Path Networks，即双通道网络。该网络是由 Dense
 
 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
 
-Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
 
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 ### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
 
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 ### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
 
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@@ -127,7 +127,7 @@ PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服
 
 Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
 
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@@ -135,7 +135,7 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示
 
 Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
 
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@@ -143,4 +143,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/DenseNet.md

@@ -100,13 +100,13 @@ DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构，该网
 
 ## 2. 模型快速体验
 
-安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
 
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 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/DPN/`、`ppcls/configs/ImageNet/DenseNet/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/DenseNet/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
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@@ -118,19 +118,19 @@ DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构，该网
 
 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
 
-Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
 
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 ### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
 
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 ### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
 
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@@ -138,7 +138,7 @@ PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服
 
 Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
 
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@@ -146,7 +146,7 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示
 
 Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
 
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@@ -154,4 +154,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/EfficientNet.md

@@ -101,7 +101,7 @@ EfficientNet 是 Google 于 2019 年发布的一个基于 NAS 的轻量级网络
 
 ## 2. 模型快速体验
 
-安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
 
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@@ -119,19 +119,19 @@ EfficientNet 是 Google 于 2019 年发布的一个基于 NAS 的轻量级网络
 
 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
 
-Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
 
 <a name="4.2"></a>
 
 ### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
 
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 ### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
 
 <a name="4.4"></a>
 
@@ -139,7 +139,7 @@ PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服
 
 Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.5"></a>
 
@@ -147,7 +147,7 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示
 
 Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.6"></a>
 
@@ -155,4 +155,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/GhostNet.md

@@ -87,7 +87,7 @@ GhostNet 是华为于 2020 年提出的一种全新的轻量化网络结构，
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/MobileNetV1/`、、、、、 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/GhostNet/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/Others.md

@@ -87,7 +87,7 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/、、、/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/xxx/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
 <a name="4"></a>
 

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/RedNet.md

@@ -116,8 +116,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-<<<<<<< 60cba5adfae34265593069e36ff0d379b8aeba71:docs/zh_CN/models/ImageNet1k/RedNet.md
 PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。
-=======
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
->>>>>>> docs: update:docs/zh_CN/models/RedNet.md

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/Res2Net.md

@@ -99,7 +99,7 @@ Res2Net 是 2019 年提出的一种全新的对 ResNet 的改进方案，该方
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/SEResNeXt/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/Res2Net/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
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docs/zh_CN/models/ImageNet1k/ResNeXt.md

@@ -29,8 +29,6 @@
 
 ResNeXt 是 ResNet 的典型变种网络之一，ResNeXt 发表于 2017 年的 CVPR 会议。在此之前，提升模型精度的方法主要集中在将网络变深或者变宽，这样增加了参数量和计算量，推理速度也会相应变慢。ResNeXt 结构提出了通道分组（cardinality）的概念，作者通过实验发现增加通道的组数比增加深度和宽度更有效。其可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了参数的数量，所以是比较成功的 ResNet 的变种。
 
-SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全新的 SE 结构，该结构可以迁移到任何其他网络中，其通过控制 scale 的大小，把每个通道间重要的特征增强，不重要的特征减弱，从而让提取的特征指向性更强。
-
 该系列模型的 FLOPs、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。
 
 ![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.SeResNeXt.flops.png)
@@ -61,9 +59,6 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 | ResNeXt152_vd_32x4d   | 0.807  | 0.952  |                   |                   | 22.490       | 56.300            |
 | ResNeXt152_64x4d      | 0.795  | 0.947  |                   |                   | 43.030       | 107.570           |
 | ResNeXt152_vd_64x4d   | 0.811  | 0.953  |                   |                   | 43.520       | 107.590           |
-| SE_ResNeXt50_32x4d    | 0.784  | 0.940  | 0.789             | 0.945             | 8.020        | 26.160            |
-| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 0.802  | 0.949  |                   |                   | 10.760       | 26.280            |
-| SE_ResNeXt101_32x4d   | 0.7939  | 0.9443  | 0.793             | 0.950             | 15.020       | 46.280            |
 
 ### 1.3 Benchmark
 
@@ -85,9 +80,6 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 | ResNeXt152_vd_32x4d   | 224       | 16.99             | 25.29             | 33.85             |
 | ResNeXt152_64x4d      | 224       | 33.07             | 42.05             | 59.13             |
 | ResNeXt152_vd_64x4d   | 224       | 33.30             | 42.41             | 59.42             |
-| SE_ResNeXt50_32x4d    | 224       | 6.39               | 11.01              | 14.94              |
-| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224       | 7.04               | 11.57              | 16.01              |
-| SE_ResNeXt101_32x4d   | 224       | 13.31             | 21.85             | 28.77             |
 
 **备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
 
@@ -109,9 +101,6 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 | ResNeXt152_vd_32x4d   | 224  | 25.11196                     | 26.70515                     | 31.72636                     | 25.03258                     | 30.08987                     | 52.64429                     |
 | ResNeXt152_64x4d      | 224  | 46.58293                     | 48.34563                     | 56.97961                     | 46.7564                      | 56.34108                     | 106.11736                    |
 | ResNeXt152_vd_64x4d   | 224  | 47.68447                     | 48.91406                     | 57.29329                     | 47.18638                     | 57.16257                     | 107.26288                    |
-| SE_ResNeXt50_32x4d    | 224  | 9.06957                      | 11.37898                     | 18.86282                     | 8.74121                      | 13.563                       | 23.01954                     |
-| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224  | 9.25016                      | 11.85045                     | 25.57004                     | 9.17134                      | 14.76192                     | 19.914                       |
-| SE_ResNeXt101_32x4d   | 224  | 19.34455                     | 20.6104                      | 32.20432                     | 18.82604                     | 25.31814                     | 41.97758                     |
 
 **备注：** 推理过程使用 TensorRT。
 
@@ -119,13 +108,13 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 
 ## 2. 模型快速体验
 
-安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
 
 <a name="3"></a>
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/SEResNeXt/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/ResNeXt/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
 <a name="4"></a>
 
@@ -137,19 +126,19 @@ SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全
 
 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
 
-Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
 
 <a name="4.2"></a>
 
 ### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
 
 <a name="4.3"></a>
 
 ### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
 
 <a name="4.4"></a>
 
@@ -157,7 +146,7 @@ PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服
 
 Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.5"></a>
 
@@ -165,7 +154,7 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示
 
 Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.6"></a>
 
@@ -173,4 +162,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/ResNeXt101_wsl.md

@@ -87,7 +87,7 @@ ResNeXt 是 facebook 于 2016 年提出的一种对 ResNet 的改进版网络。
 
 ## 2. 模型快速体验
 
-安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
 
 <a name="3"></a>
 
@@ -105,19 +105,19 @@ ResNeXt 是 facebook 于 2016 年提出的一种对 ResNet 的改进版网络。
 
 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
 
-Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
 
 <a name="4.2"></a>
 
 ### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
 
 <a name="4.3"></a>
 
 ### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
 
-PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
 
 <a name="4.4"></a>
 
@@ -125,7 +125,7 @@ PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服
 
 Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.5"></a>
 
@@ -133,7 +133,7 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示
 
 Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
 
 <a name="4.6"></a>
 
@@ -141,4 +141,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/SENet.md

+# ResNeXt 系列
+-----
+
+## 目录
+
+- [1. 模型介绍](#1)
+    - [1.1 模型简介](#1.1)
+    - [1.2 模型指标](#1.2)
+    - [1.3 Benchmark](#1.3)
+      - [1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度](#1.3.1)
+      - [1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度](#1.3.2)
+- [2. 模型快速体验](#2)
+- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
+- [4. 模型推理部署](#4)
+  - [4.1 推理模型准备](#4.1)
+  - [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
+  - [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
+  - [4.4 服务化部署](#4.4)
+  - [4.5 端侧部署](#4.5)
+  - [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)
+
+<a name='1'></a>
+
+## 1. 模型介绍
+
+<a name='1.1'></a>
+
+### 1.1 模型简介
+
+SENet 是 2017 年 ImageNet 分类比赛的冠军方案，其提出了一个全新的 SE 结构，该结构可以迁移到任何其他网络中，其通过控制 scale 的大小，把每个通道间重要的特征增强，不重要的特征减弱，从而让提取的特征指向性更强。
+
+该系列模型的 FLOPs、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。
+
+![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.SeResNeXt.flops.png)
+
+![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.SeResNeXt.params.png)
+
+![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.SeResNeXt.png)
+
+![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp16.bs4.SeResNeXt.png)
+
+
+<a name='1.2'></a>
+
+### 1.2 模型指标
+
+| Models                | Top1   | Top5   | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPs<br>(G) | Params<br>(M) |
+|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
+| SE_ResNeXt50_32x4d    | 0.784  | 0.940  | 0.789             | 0.945             | 8.020        | 26.160            |
+| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 0.802  | 0.949  |                   |                   | 10.760       | 26.280            |
+| SE_ResNeXt101_32x4d   | 0.7939  | 0.9443  | 0.793             | 0.950             | 15.020       | 46.280            |
+
+### 1.3 Benchmark
+
+<a name='1.3.1'></a>
+
+#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
+
+| Models      | Size | Latency(ms)<br>bs=1 | Latency(ms)<br>bs=4 | Latency(ms)<br>bs=8 |
+|-----------------------|-------------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------|
+| SE_ResNeXt50_32x4d    | 224       | 6.39               | 11.01              | 14.94              |
+| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224       | 7.04               | 11.57              | 16.01              |
+| SE_ResNeXt101_32x4d   | 224       | 13.31             | 21.85             | 28.77             |
+
+**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
+
+<a name='1.3.2'></a>
+
+#### 1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度
+
+| Models            | Size | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=1 | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=4 | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=8 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=1 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=4 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=8 |
+|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
+| SE_ResNeXt50_32x4d    | 224  | 9.06957                      | 11.37898                     | 18.86282                     | 8.74121                      | 13.563                       | 23.01954                     |
+| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 224  | 9.25016                      | 11.85045                     | 25.57004                     | 9.17134                      | 14.76192                     | 19.914                       |
+| SE_ResNeXt101_32x4d   | 224  | 19.34455                     | 20.6104                      | 32.20432                     | 18.82604                     | 25.31814                     | 41.97758                     |
+
+**备注：** 推理过程使用 TensorRT。
+
+<a name="2"></a>
+
+## 2. 模型快速体验
+
+安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2)。
+
+<a name="3"></a>
+
+## 3. 模型训练、评估和预测
+
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/SENet/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+
+<a name="4"></a>
+
+## 4. 模型推理部署
+
+<a name="4.1"></a>
+
+### 4.1 推理模型准备
+
+Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
+
+Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#4.1) 。
+
+<a name="4.2"></a>
+
+### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
+
+PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#4.2) 完成模型的推理预测。
+
+<a name="4.3"></a>
+
+### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
+
+PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
+
+<a name="4.4"></a>
+
+### 4.4 服务化部署
+
+Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
+
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
+
+<a name="4.5"></a>
+
+### 4.5 端侧部署
+
+Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
+
+PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
+
+<a name="4.6"></a>
+
+### 4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测
+
+Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
+
+PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/SwinTransformer.md

@@ -27,7 +27,7 @@
 
 ### 1.1 模型简介
 
-Swin Transformer 是一种新的视觉 Transformer 网络，可以用作计算机视觉领域的通用骨干网路。SwinTransformer 由移动窗口（shifted windows）表示的层次 Transformer 结构组成。移动窗口将自注意计算限制在非重叠的局部窗口上，同时允许跨窗口连接，从而提高了网络性能。[论文地址](https://arxiv.org/abs/2103.14030)。
+SwinTransformer 是一种新的视觉 Transformer 网络，可以用作计算机视觉领域的通用骨干网路。SwinTransformer 由移动窗口（shifted windows）表示的层次 Transformer 结构组成。移动窗口将自注意计算限制在非重叠的局部窗口上，同时允许跨窗口连接，从而提高了网络性能。[论文地址](https://arxiv.org/abs/2103.14030)。
 
 <a name='1.2'></a>
 
@@ -133,8 +133,4 @@ PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
 
-<<<<<<< 60cba5adfae34265593069e36ff0d379b8aeba71:docs/zh_CN/models/ImageNet1k/SwinTransformer.md
 PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。
-=======
-PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
->>>>>>> docs: update:docs/zh_CN/models/SwinTransformer.md

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/Twins.md

@@ -68,7 +68,7 @@ Twins 网络包括 Twins-PCPVT 和 Twins-SVT，其重点对空间注意力机制
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/TNT/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/Twins/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
 **备注：** 由于 Twins 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml`, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。
 

docs/zh_CN/models/ImageNet1k/VGG.md

@@ -78,7 +78,7 @@ VGG 由牛津大学计算机视觉组和 DeepMind 公司研究员一起研发的
 
 ## 3. 模型训练、评估和预测
 
-此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/、、、/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
+此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/VGG/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
 
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