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tests/docs/test_python.md

@@ -8,12 +8,12 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
 
 | 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） |
 |  :----  |   :----  |    :----  |  :----   |  :----   |  :----   |
-|  DB  | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
-|  DB  | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
-| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
-| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
-|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
-|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
+|  DB  | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练、FPGM裁剪、PACT量化 |
+|  DB  | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练、FPGM裁剪、PACT量化 |
+| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练、PACT量化 |
+| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练、PACT量化 |
+|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | - |
+|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | - |
 
 
 - 预测相关：
@@ -24,7 +24,7 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
 | DB   |ch_ppocr_server_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
 | CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
 | CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
-|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0    | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
+|PP-OCR|ch_ppocr_mobile_v2.0    | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
 |PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0    | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
 
 
@@ -47,7 +47,7 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
 
 
 ## 2. 功能测试
-先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_python.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`infer_*.log`格式的日志文件。
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_python.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。
 
 test_python.sh包含四种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是：