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docs/deploy/server/cpp/linux.md

@@ -114,7 +114,7 @@ yaml-cpp.zip文件下载后无需解压，在cmake/yaml.cmake中将`URL https://
 
 ### Step5: 预测及可视化
 
-**在加载模型前，请检查你的模型目录中文件应该包括`model.yml`、`__model__`和`__params__`三个文件。如若不满足这个条件，请参考[模型导出为Inference文档](../deploy_python.html#inference)将模型导出为部署格式。**  
+**在加载模型前，请检查你的模型目录中文件应该包括`model.yml`、`__model__`和`__params__`三个文件。如若不满足这个条件，请参考[模型导出为Inference文档](../python.html#inference)将模型导出为部署格式。**  
 
 编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifier`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
 
@@ -133,7 +133,7 @@ yaml-cpp.zip文件下载后无需解压，在cmake/yaml.cmake中将`URL https://
 
 ## 样例
 
-可使用[小度熊识别模型](../deploy_python.html#inference)中导出的`inference_model`和测试图片进行预测，导出到/root/projects，模型路径为/root/projects/inference_model。
+可使用[小度熊识别模型](../python.html#inference)中导出的`inference_model`和测试图片进行预测，导出到/root/projects，模型路径为/root/projects/inference_model。
 
 `样例一`：
 

docs/deploy/server/cpp/windows.md

@@ -101,7 +101,7 @@ yaml-cpp.zip文件下载后无需解压，在cmake/yaml.cmake中将`URL https://
 
 ### Step5: 预测及可视化
 
-**在加载模型前，请检查你的模型目录中文件应该包括`model.yml`、`__model__`和`__params__`三个文件。如若不满足这个条件，请参考[模型导出为Inference文档](../deploy_python.html#inference)将模型导出为部署格式。**  
+**在加载模型前，请检查你的模型目录中文件应该包括`model.yml`、`__model__`和`__params__`三个文件。如若不满足这个条件，请参考[模型导出为Inference文档](../python.html#inference)将模型导出为部署格式。**  
 
 上述`Visual Studio 2019`编译产出的可执行文件在`out\build\x64-Release`目录下，打开`cmd`，并切换到该目录：
 
@@ -126,7 +126,7 @@ cd D:\projects\PaddleX\deploy\cpp\out\build\x64-Release
 
 ## 样例
 
-可使用[小度熊识别模型](../deploy_python.md)中导出的`inference_model`和测试图片进行预测, 例如导出到D:\projects，模型路径为D:\projects\inference_model。
+可使用[小度熊识别模型](../python.md)中导出的`inference_model`和测试图片进行预测, 例如导出到D:\projects，模型路径为D:\projects\inference_model。
 
 ### 样例一：(使用未加密的模型对单张图像做预测)
 

docs/deploy/server/encryption.md

@@ -80,14 +80,14 @@ Windows平台:
 .\paddlex-encryption\tool\paddlex_encrypt_tool.exe -model_dir D:\projects\paddlex_inference_model -save_dir D:\projects\paddlex_encrypted_model
 ```
 
-`-model_dir`用于指定inference模型路径（参考[导出inference模型](deploy_python.html#inference)将模型导出为inference格式模型），可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.html#inference)中导出的`inference_model`。加密完成后，加密过的模型会保存至指定的`-save_dir`下，包含`__model__.encrypted`、`__params__.encrypted`和`model.yml`三个文件，同时生成密钥信息，命令输出如下图所示，密钥为`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`
+`-model_dir`用于指定inference模型路径（参考[导出inference模型](python.html#inference)将模型导出为inference格式模型），可使用[导出小度熊识别模型](python.html#inference)中导出的`inference_model`。加密完成后，加密过的模型会保存至指定的`-save_dir`下，包含`__model__.encrypted`、`__params__.encrypted`和`model.yml`三个文件，同时生成密钥信息，命令输出如下图所示，密钥为`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`
 
 ![](../images/encrypt.png)
 
 ## 2. PaddleX C++加密部署
 
 ### 2.1 Linux平台使用
-参考[Linux平台编译指南](deploy_cpp/deploy_cpp_linux.md)编译C++部署代码。编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifier`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
+参考[Linux平台编译指南](cpp/linux.md)编译C++部署代码。编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifier`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
 
 |  参数   | 说明  |
 |  ----  | ----  |
@@ -105,7 +105,7 @@ Windows平台:
 
 ### 样例
 
-可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.md#inference)中的测试图片进行预测。
+可使用[导出小度熊识别模型](python.md#inference)中的测试图片进行预测。
 
 #### 样例一：
 
@@ -132,11 +132,11 @@ Windows平台:
 `--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。
 
 ### 2.2 Windows平台使用
-参考[Windows平台编译指南](deploy_cpp/deploy_cpp_win_vs2019.md)。需自行下载Windows版PaddleX加密工具压缩包，解压，在编译指南的编译流程基础上，在CMake设置中勾选WITH_ENCRYPTION，ENCRYPTION_DIR填写为加密工具包解压后的目录，再进行编译。参数与Linux版本预测部署一致。预测demo的入口程序为paddlex_inference\detector.exe，paddlex_inference\classifier.exe，paddlex_inference\segmenter.exe。
+参考[Windows平台编译指南](cpp/windows.md)。需自行下载Windows版PaddleX加密工具压缩包，解压，在编译指南的编译流程基础上，在CMake设置中勾选WITH_ENCRYPTION，ENCRYPTION_DIR填写为加密工具包解压后的目录，再进行编译。参数与Linux版本预测部署一致。预测demo的入口程序为paddlex_inference\detector.exe，paddlex_inference\classifier.exe，paddlex_inference\segmenter.exe。
 
 ### 样例
 
-可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.md#inference)中的测试图片进行预测。
+可使用[导出小度熊识别模型](python.md#inference)中的测试图片进行预测。
 
 #### 样例一：