Update train_infer_python.md

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-# 基础链条测试接入规范
+# Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发规范
 
 # 目录
 - [1. 总览](#1---)
@@ -10,10 +10,10 @@
   * [2.2 规范化输出日志](#22--------)
     + [2.2.1 训练日志规范](#221-------)
     + [2.2.2 inference日志规范](#222-inference----)
-  * [3 编写自动化测试代码](#3----------)
-    + [3.1 训练接入自动化测试](#31----------)
-    + [3.2 评估接入自动化测试](#32----------)
-    + [3.3 inference预测接入自动化测试](#33-inference---------)
+- [3 编写自动化测试代码](#3----------)
+  * [3.1 训练接入自动化测试](#31----------)
+  * [3.2 评估接入自动化测试](#32----------)
+  * [3.3 inference预测接入自动化测试](#33-inference---------)
 - [4. 附录](#4---)
   * [4.1 common_func.sh 函数介绍](#41-common-funcsh-----)
   * [4.2 params.txt参数介绍汇总](#42-paramstxt------)
@@ -22,7 +22,7 @@
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 # 1. 总览
 
-飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了飞桨训推一体认证 (Training and Inference Pipeline Certification(TIPC)) 信息和测试工具，方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况，并可以进行一键测试。
+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了飞桨训推一体全流程（Training and Inference Pipeline Criterion(TIPC)）信息和测试工具，方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况，并可以进行一键测试。
 
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 ## 1.1 背景