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 # paddle2onnx 模型转化与预测
 
-本章节介绍 ResNet50_vd 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。
 
 ## 1. 环境准备
 
 需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境。
 
 Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算子目前稳定支持导出 ONNX Opset 9~11，部分Paddle算子支持更低的ONNX Opset转换。
-更多细节可参考 [Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/README_zh.md)
+更多细节可参考 [Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX#paddle2onnx)
 
 - 安装 Paddle2ONNX
-```
+    ```shell
-python3.7 -m pip install paddle2onnx
+    python3.7 -m pip install paddle2onnx
-```
+    ```
 
 - 安装 ONNX 运行时
-```
+    ```shell
-python3.7 -m pip install onnxruntime
+    python3.7 -m pip install onnxruntime
-```
+    ```
+下面以 ResNet50_vd 为例，介绍如何将 inference 模型转换为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。
 
 ## 2. 模型转换
 
 - ResNet50_vd inference模型下载
 
-```
+    ```shell
-cd deploy
+    cd deploy
-mkdir models && cd models
+    mkdir models && cd models
-wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar && tar xf ResNet50_vd_infer.tar
+    wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar && tar xf ResNet50_vd_infer.tar
-cd ..
+    cd ..
-```
+    ```
 
 - 模型转换
 
-使用 Paddle2ONNX 将 Paddle 静态图模型转换为 ONNX 模型格式：
+    使用 Paddle2ONNX 将 Paddle 静态图模型转换为 ONNX 模型格式：
-```
+    ```shell
-paddle2onnx --model_dir=./models/ResNet50_vd_infer/ \
+    paddle2onnx --model_dir=./models/ResNet50_vd_infer/ \
---model_filename=inference.pdmodel \
+    --model_filename=inference.pdmodel \
---params_filename=inference.pdiparams \
+    --params_filename=inference.pdiparams \
---save_file=./models/ResNet50_vd_infer/inference.onnx \
+    --save_file=./models/ResNet50_vd_infer/inference.onnx \
---opset_version=10 \
+    --opset_version=10 \
---enable_onnx_checker=True
+    --enable_onnx_checker=True
-```
+    ```
 
-执行完毕后，ONNX 模型 `inference.onnx` 会被保存在 `./models/ResNet50_vd_infer/` 路径下
+转换完毕后，生成的ONNX 模型 `inference.onnx` 会被保存在 `./models/ResNet50_vd_infer/` 路径下
 
 ## 3. onnx 预测
 
 执行如下命令：
-```
+```shell
 python3.7 python/predict_cls.py \
 -c configs/inference_cls.yaml \
 -o Global.use_onnx=True \