diff --git a/demo/elmo/README.md b/demo/elmo/README.md
index 97cf366ea2a7c73d7cb5c83bd572e0c326c91d15..713e91fd73ce2bca2237caa96327c45605666896 100644
--- a/demo/elmo/README.md
+++ b/demo/elmo/README.md
@@ -128,13 +128,13 @@ elmo_task.finetune_and_eval()
 1. `outputs["elmo_embed"]`返回了ELMo模型预训练的word embedding。
 2. `hub.TextClassifierTask`通过输入特征，label与迁移的类别数，可以生成适用于文本分类的迁移任务`TextClassifierTask`
 
-## VisualDL 可视化
+## 可视化
 
 Finetune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令
 ```bash
-$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/vdllog -t ${HOST_IP}
+$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
-其中${HOST_IP}为本机IP地址，如本机IP地址为192.168.0.1，用浏览器打开192.168.0.1:8040，其中8040为端口号，即可看到训练过程中指标的变化情况
+其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况
 
 ## 模型预测