diff --git "a/AscendPytorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272FAQ.md" "b/AscendPytorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272FAQ.md"
index fd18238dcca33ba0b3fbe063a3df6a8f60431fc6..1f18a7a0c2358fda4523aef4145866cc58b09180 100644
--- "a/AscendPytorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272FAQ.md"
+++ "b/AscendPytorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272FAQ.md"
@@ -909,9 +909,24 @@ print(stream.synchronize(),"point")
 
 - 处理方法  
 （1）可通过top指令查看是否有cpu使用率，如果有使用率，说明正在编译算子  
-（2）通过ps -ef|grep python指令查看进程模型进程是否还在，还在的话说明程序正常运行中  
-每个模型编译算子耗时时间都不一样，一般耗时会在几分钟内。  
+（2）通过ps -ef|grep python指令查看模型进程是否还在，还在的话说明程序正常运行中  
+每个模型编译算子耗时时间都不一样，一般耗时会在几分钟内。 
 
+### FAQ45、模型训练过程DCNv2算子+混合精度报错：excepted scalar type float but found half
+- 现象描述  
+模型训练过程使用到DCNv2算子，混合精度配置为O2模式，训练过程报错 
+![](https://gitee.com/zwx5317131/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/raw/master/figures/model_faq45_fig1_0719.PNG)
+
+- 原因分析  
+DCNv2算子不支持混合精度O2模式
+
+- 处理方法  
+修改混合精度为O1模式，同时修改dcn_v2.py文件中DCNv2算子的前向传播和反向传播的入参类型为fp32。  
+DCNv2安装版本以该链接为例：https://github.com/jinfagang/DCNv2_latest  
+对比源码，适配后的dcn_v2.py文件对比差异如下：  
+![](https://gitee.com/zwx5317131/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/raw/master/figures/model_faq45_fig2_0719.PNG)
+
+ 
 
 ## [2.2 NPU模型分布式运行常见问题FAQ](#22-NPU模型分布式运行常见问题FAQ)
 
diff --git a/figures/model_faq45_fig1_0719.PNG b/figures/model_faq45_fig1_0719.PNG
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e12297bf63cf8b8950f0d666bd59888527d0ab04
Binary files /dev/null and b/figures/model_faq45_fig1_0719.PNG differ
diff --git a/figures/model_faq45_fig2_0719.PNG b/figures/model_faq45_fig2_0719.PNG
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0b70bfa31a1729e617b2a02b5e030430f6ad4cba
Binary files /dev/null and b/figures/model_faq45_fig2_0719.PNG differ