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docs/zh_CN/whl.md

@@ -49,9 +49,6 @@ paddleclas --model_name=ResNet50 --top_k=5 --image_file='docs/images/whl/demo.jp
     Predict complete!
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-**注意**: 如果使用`Transformer`系列模型，如`DeiT_***_384`, `ViT_***_384`等，请注意模型的输入数据尺寸，需要设置参数`resize_short=384`, `reize=384`。
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 ### 2. 参数解释
 以下参数可在命令行交互使用时通过参数指定，或在Python代码中实例化PaddleClas对象时作为构造函数的参数使用。
 * model_name(str): 模型名称，没有指定自定义的model_file和params_file时，可以指定该参数，使用PaddleClas提供的基于ImageNet1k的inference model，默认值为ResNet50。
@@ -75,7 +72,11 @@ paddleclas --model_name=ResNet50 --top_k=5 --image_file='docs/images/whl/demo.jp
 * pre_label_image(bool): 是否需要进行预标注。
 * pre_label_out_idr(str): 进行预标注后，输出结果的文件路径，默认为None。
 
-**注意**: 如果使用`Transformer`系列模型，如`DeiT_***_384`, `ViT_***_384`等，请注意模型的输入数据尺寸，需要设置参数`resize_short=384`, `reize=384`。
+**注意**: 如果使用`Transformer`系列模型，如`DeiT_***_384`, `ViT_***_384`等，请注意模型的输入数据尺寸，需要设置参数`resize_short=384`, `reize=384`，如下所示。
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+```
+clas = PaddleClas(model_name='ViT_base_patch16_384', top_k=5, resize_short=384, resize=384)
+```
 
 ### 3. 代码使用方法