diff --git "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-issue\346\250\241\346\235\277.md" "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-issue\346\250\241\346\235\277.md"
index d47164e36c4d1d3c7ab1cf5234ea6fb06bacc3f0..c2b7e974452f2aa1d1eb1b57887824a34603a1ba 100644
--- "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-issue\346\250\241\346\235\277.md"
+++ "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-issue\346\250\241\346\235\277.md"
@@ -1,21 +1,23 @@
-标题：
-[众智-PyTorch离线推理] [问题求助] - xx算子耗时长
+标题：  
+[众智-PyTorch离线推理] [问题求助] - Xxx模型Xxx算子耗时长
 
 
-一、问题现象（附截图）：
-xx模型迁移到Ascend310上，pytorch->onnx->om，模型性能不达标，原因为算子性能差，profiling数据截图如下：
 
+一、问题现象：  
+Xxx模型迁移到Ascend310上，pytorch->onnx->om，模型性能不达标，原因为Xxx算子性能差。  
+将profiling性能数据op_statistic_0_1.csv与op_summary_3_1.csv筛选出耗时占比率大于10%的算子类型并按aicore_time从大到小排序后贴在下面：  
 
 
 
-二、软件版本:
--- Pytorch 版本 (源码或二进制):
--- Python 版本 (e.g., Python 3.7.5):
--- 操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04):
--- CANN 版本 (e.g., CANNN 5.0.1):
+二、软件版本:  
+-- PyTorch 版本 (源码或二进制):  
+-- Python 版本 (e.g., Python 3.7.5):  
+-- 操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04):  
+-- CANN 版本 (e.g., CANNN 5.0.1):  
 
 
-提供附件：
-1. profiling原始数据
-2. onnx模型与bs16的om模型
-3.PyToch离线推理xxx模型性能不达标测试报告.docx
\ No newline at end of file
+
+提供附件：  
+1.PyToch离线推理-Xxx模型性能不达标测试报告.docx  
+2.优化前后的profiling原始数据(文件大的话可不上传，附件1中应已包含profiling的op_statistic_0_1.csv与op_summary_3_1.csv)    
+3.onnx模型与bs16的om模型(文件大的话可不上传，将影响性能的主要结构截图贴上面的问题现象里)  
diff --git "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-\347\216\257\345\242\203\351\203\250\347\275\262\344\270\216\344\275\277\347\224\250\350\257\264\346\230\216.md" "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-\347\216\257\345\242\203\351\203\250\347\275\262\344\270\216\344\275\277\347\224\250\350\257\264\346\230\216.md"
index 5b38f1e95710f16a487ebb1da2bd36bcae99ec68..8072005a02bba765858284650eef86bbead5ea29 100644
--- "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-\347\216\257\345\242\203\351\203\250\347\275\262\344\270\216\344\275\277\347\224\250\350\257\264\346\230\216.md"
+++ "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206-\347\216\257\345\242\203\351\203\250\347\275\262\344\270\216\344\275\277\347\224\250\350\257\264\346\230\216.md"
@@ -67,6 +67,7 @@
 
 # t4服务器部署与说明
 - 安装cuda,cudnn,tensorrt  
+  登陆官网注册英伟达账号后才能下载软件  
   - 安装cuda  
     https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive:  
     wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run