diff --git a/README.md b/README.md
index 56e39d7..81dcd0d 100644
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 # 如何在启智平台上进行模型训练 - NPU版本
-- 单数据集的训练，多数据集的训练，智算网络的训练，单数据集的推理，这4个的训练使用方式不同，请注意区分：
+- 单数据集的训练，多数据集的训练，智算网络的训练，单数据集的推理，这4个的训练使用方式不同，请注意区分(以下环境默认是训练环境)：
   - 单数据集的训练示例请参考示例中[train.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/train.py)的代码注释
   - 多数据集的训练示例请参考示例中[train_for_multidataset.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_for_multidataset.py)的代码注释
   - 智算网络的训练示例请参考示例中[train_for_c2net.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_for_c2net.py)的代码注释
   - 单数据集推理的示例请参考示例中[inference.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/inference.py)的代码注释
   - 多卡并行训练的示例请参考示例中[train_dataparallel.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_dataparallel.py)的代码，更多关于分布式训练的教程可参考mindspore官网教程[mindspore分布式训练教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.2/advanced_use/distributed_training_ascend.html)
+  - 在调试环境下多卡并行训练的示例请参考示例中[train_dataparallel_debug_env.py](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/train_dataparallel_debug_env.py)的代码和[run.sh](https://git.openi.org.cn/OpenIOSSG/MNIST_Example/src/branch/master/run.sh)的脚本。在终端执行bash run.sh; 更多关于裸机下分布式训练的教程可参考mindspore官网教程[调试环境下mindspore分布式训练教程](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r1.7/parallel/train_ascend.html?highlight=%E5%B9%B6%E8%A1%8C#%E5%8D%95%E6%9C%BA%E5%A4%9A%E5%8D%A1%E8%AE%AD%E7%BB%83)
 
 ## 1 概述
 - 本项目以LeNet-MNIST为例，简要介绍如何在启智AI协同平台上使用MindSpore完成训练任务，并提供单数据集的训练，多数据集的训练，智算网络的训练，单数据集推理等训练代码示例，旨在为AI开发者提供启智npu训练示例。对于示例代码有任何问题，欢迎在本项目中提issue。