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docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md

@@ -97,7 +97,7 @@ python tools/export_model.py \
 
 ## 三、预测引擎 + inference 模型预测
 
-在模型库的 `tools/predict.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
+在模型库的 `tools/infer/predict.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
 
 ```
 python ./predict.py \
@@ -163,10 +163,10 @@ predictor.zero_copy_run()
 
 ## 四、训练引擎 + persistable 模型预测
 
-在模型库的 `tools/infer.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
+在模型库的 `tools/infer/infer.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
 
 ```python
-python tools/infer.py \
+python tools/infer/infer.py \
     --i=待预测的图片文件路径 \
     --m=模型名称 \
     --p=persistable 模型路径 \
@@ -214,10 +214,10 @@ outputs = exe.run(infer_prog,
 
 ## 五、训练引擎 + inference 模型预测
 
-在模型库的 `tools/py_infer.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
+在模型库的 `tools/infer/py_infer.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：
 
 ```python
-python tools/py_infer.py \
+python tools/infer/py_infer.py \
     --i=图片路径 \
     --d=模型的存储路径 \
     --m=保存的模型文件 \

docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md

@@ -52,6 +52,19 @@ epoch:0    train    step:522    loss:1.6330    lr:0.100000    elapse:0.210
 
 或是直接修改模型对应的yaml配置文件，具体配置参数参考[配置文档](config.md)。
 
+### 2.3 模型微调
+
+您可以通过如下命令进行模型微调，通过指定--pretrained_model参数加载预训练模型
+
+```bash
+python -m paddle.distributed.launch \
+    --selected_gpus="0,1,2,3" \
+    --log_dir=log_ResNet50_vd \
+    train.py \
+        -c ../configs/ResNet/ResNet50_vd.yaml \
+	-o  pretrained_model= 预训练模型路径\
+
+```
 
 ### 2.2 模型评估