diff --git a/test_tipc/compare_results.py b/test_tipc/compare_results.py
index 35af38809fe7d564707d0d538f7d0159cb6edfbd..e28410ed6cb26aab7557025c06b2541a7d27c2c1 100644
--- a/test_tipc/compare_results.py
+++ b/test_tipc/compare_results.py
@@ -32,6 +32,7 @@ def run_shell_command(cmd):
     else:
         return None
 
+
 def parser_results_from_log_by_name(log_path, names_list):
     if not os.path.exists(log_path):
         raise ValueError("The log file {} does not exists!".format(log_path))
@@ -52,6 +53,7 @@ def parser_results_from_log_by_name(log_path, names_list):
         parser_results[name] = result
     return parser_results
 
+
 def load_gt_from_file(gt_file):
     if not os.path.exists(gt_file):
         raise ValueError("The log file {} does not exists!".format(gt_file))
diff --git a/test_tipc/docs/install.md b/test_tipc/docs/install.md
index 28b92426fa04da79ce63381fffa9f52a0f42813f..f17c264f3987c8cc2a756e045ebacb8fba5c277a 100644
--- a/test_tipc/docs/install.md
+++ b/test_tipc/docs/install.md
@@ -1,13 +1,15 @@
-
-## 环境配置
+## 1. 环境准备
 
 本教程适用于PTDN目录下基础功能测试的运行环境搭建。
 
 推荐环境：
-- CUDA 10.1
-- CUDNN 7.6
-- TensorRT 6.1.0.5 / 7.1
+- CUDA 10.1/10.2
+- CUDNN 7.6/cudnn8.1
+- TensorRT 6.1.0.5 / 7.1 / 7.2
+
+环境配置可以选择docker镜像安装，或者在本地环境Python搭建环境。推荐使用docker镜像安装，避免不必要的环境配置。
 
+## 2. Docker 镜像安装
 
 推荐docker镜像安装，按照如下命令创建镜像，当前目录映射到镜像中的`/paddle`目录下
 ```
@@ -16,7 +18,79 @@ cd /paddle
 
 # 安装带TRT的paddle
 pip3.7 install https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.3/linux-gpu-cuda10.1-cudnn7-mkl-gcc8.2-trt6-avx/paddlepaddle_gpu-2.1.3.post101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
+```
+
+## 3 Python 环境构建
+
+非docker环境下，环境配置比较灵活，推荐环境组合配置：
+- CUDA10.1 + CUDNN7.6 + TensorRT 6
+- CUDA10.2 + CUDNN8.1 + TensorRT 7
+- CUDA11.1 + CUDNN8.1 + TensorRT 7
+
+下面以 CUDA10.2 + CUDNN8.1 + TensorRT 7 配置为例，介绍环境配置的流程。
+
+### 3.1 安装CUDNN
+
+如果当前环境满足CUDNN版本的要求，可以跳过此步骤。
+
+以CUDNN8.1 安装安装为例，安装步骤如下，首先下载CUDNN，从[Nvidia官网](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)下载CUDNN8.1版本，下载符合当前系统版本的三个deb文件，分别是：
+- cuDNN Runtime Library ，如：libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
+- cuDNN Developer Library ，如：libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
+- cuDNN Code Samples，如：libcudnn8-samples_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
+
+deb安装可以参考[官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-deb)，安装方式如下
+```
+# x.x.x表示下载的版本号
+# $HOME为工作目录
+sudo dpkg -i libcudnn8_x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
+sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
+sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
+
+# 验证是否正确安装
+cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
+cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
+
+# 编译
+make clean && make
+./mnistCUDNN
+```
+如果运行mnistCUDNN完后提示运行成功，则表示安装成功。如果运行后出现freeimage相关的报错，需要按照提示安装freeimage库:
+```
+sudo apt-get install libfreeimage-dev
+sudo apt-get install libfreeimage
+```
+
+### 3.2 安装TensorRT
+
+首先，从[Nvidia官网TensorRT板块](https://developer.nvidia.com/tensorrt-getting-started)下载TensorRT，这里选择7.1.3.4版本的TensorRT，注意选择适合自己系统版本和CUDA版本的TensorRT，另外建议下载TAR package的安装包。
+
+以Ubuntu16.04+CUDA10.2为例，下载并解压后可以参考[官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-713/install-guide/index.html#installing-tar)的安装步骤，按照如下步骤安装:
+```
+# 以下安装命令中 '${version}' 为下载的TensorRT版本，如7.1.3.4
+# 设置环境变量，<TensorRT-${version}/lib> 为解压后的TensorRT的lib目录
+export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<TensorRT-${version}/lib>
+
+# 安装TensorRT
+cd TensorRT-${version}/python
+pip3.7 install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl
+
+# 安装graphsurgeon
+cd TensorRT-${version}/graphsurgeon
+```
 
+
+### 3.3 安装PaddlePaddle
+
+下载支持TensorRT版本的Paddle安装包，注意安装包的TensorRT版本需要与本地TensorRT一致，下载[链接](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#python)
+选择下载 linux-cuda10.2-trt7-gcc8.2 Python3.7版本的Paddle：
+```
+# 从下载链接中可以看到是paddle2.1.1-cuda10.2-cudnn8.1版本
+wget  https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.1-gpu-cuda10.2-cudnn8.1-mkl-gcc8.2/paddlepaddle_gpu-2.1.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
+pip3.7 install -U paddlepaddle_gpu-2.1.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
+```
+
+## 4. 安装PaddleOCR依赖
+```
 # 安装AutoLog
 git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
 cd AutoLog
@@ -24,7 +98,6 @@ pip3.7 install -r requirements.txt
 python3.7 setup.py bdist_wheel
 pip3.7 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
 
-
 # 下载OCR代码
 cd ../
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
@@ -45,4 +118,4 @@ A. 问题一般是当前安装paddle版本带TRT，但是本地环境找不到Te
 ```
 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.0/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/paddle/package/TensorRT-6.0.1.5/lib
 ```
-或者问题是下载的TensorRT版本和当前paddle中编译的TRT版本不匹配，需要下载版本相符的TRT。
+或者问题是下载的TensorRT版本和当前paddle中编译的TRT版本不匹配，需要下载版本相符的TensorRT重新安装。
diff --git a/test_tipc/readme.md b/test_tipc/readme.md
index e2bf6d9e9c927aee5eb802a68bde89f7bd2a641c..1d8df7da6cf6d1319cedd329e4202fa674e8538b 100644
--- a/test_tipc/readme.md
+++ b/test_tipc/readme.md
@@ -69,7 +69,7 @@ test_tipc/
 	├── ppocr_sys_server_params.txt     # 测试server版ppocr检测+识别模型串联的参数配置文件
 	├── ppocr_det_server_params.txt     # 测试server版ppocr检测模型的参数配置文件
 	├── ppocr_rec_server_params.txt     # 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件
-	├── ...                                
+	├── ...  
 ├── results/   # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对
 	├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果
 	├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果