fix doc

docs/deploy/openvino/export_openvino_model.md

@@ -8,6 +8,7 @@
 * OpenVINO 2021.1+
 
 **说明**：PaddleX安装请参考[PaddleX](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/install.html) ， OpenVINO安装请参考[OpenVINO](https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html)，ONNX请安装1.6.0以上版本否则会出现转模型错误。
+**注意**：安装OpenVINO时请务必安装官网教程初始化OpenVINO运行环境，并安装相关依赖  
 
 请确保系统已经安装好上述基本软件，**下面所有示例以工作目录 `/root/projects/`演示**。
 

docs/deploy/openvino/introduction.md

@@ -1,6 +1,8 @@
 # OpenVINO部署简介
 PaddleX支持将训练好的Paddle模型通过OpenVINO实现模型的预测加速，OpenVINO详细资料与安装流程请参考[OpenVINO](https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html)，本文档使用OpenVINO 2020.4与2021.1测试通过。  
-**注意**：由于PaddleX分割模型使用了ReSize-11 Op，OpenVINO 2021.1版本开始支持支持Resize-11 ，请务必下载OpenVINO 2021.1+版本  
+**注意**：
+- 由于PaddleX分割模型使用了ReSize-11 Op，OpenVINO 2021.1版本开始支持支持Resize-11 ，请务必下载OpenVINO 2021.1+版本  
+- 安装OpenVINO过程中请务必参考OpenVINO官网教程，初始化OpenVINO使用环境，以及安装OpenVINO相关依赖  
 
 
 ## 部署支持情况

docs/deploy/raspberry/Raspberry.md

@@ -44,9 +44,10 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git
 **说明**：其中C++预测代码在PaddleX/deploy/raspberry 目录，该目录不依赖任何PaddleX下其他目录，如果需要在python下预测部署请参考[Python预测部署](./python.md)。  
 
 #### Step2：Paddle-Lite预编译库下载
-提供了下载的opt工具对应2.6.1版本的Paddle-Lite在架构为armv7hf的ArmLinux下面的Full版本预编译库:[Paddle-Lite(ArmLinux)预编译库](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/lite/inference_lite_2.6.1_armlinux.tar.bz2)  
+对于Armv7hf的用户提供了2.6.1版本的Paddle-Lite在架构为armv7hf的ArmLinux下面的Full版本预编译库:[Paddle-Lite(ArmLinux)预编译库](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/lite/inference_lite_2.6.1_armlinux.tar.bz2)    
+对于Armv8的用户提供了2.6.3版本的Paddle-Lite在架构为armv8的ArmLinux下面的full版本预编译库:[Paddle-Lite(ArmLinux)与编译库](https://bj.bcebos.com/paddlex/paddle-lite/armlinux/paddle-Lite_armlinux_full_2.6.3.zip)  
 其他版本与arm架构的Paddle-Lite预测库请在官网[Releases](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/release)下载
-对于armv7hf架构的树莓派建议用户使用文档提供预编译库，对于架构为armv8的树莓派用户则需要自行编译，在树莓派上LX终端输入  
+若用户需要在树莓派上自行编译Paddle-Lite，在树莓派上LX终端输入  
 
 ```
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git

docs/deploy/raspberry/export_nb_model.md

@@ -3,7 +3,11 @@
 ### Step1：导出inference模型
 PaddleX模型转Paddle-Lite模型之前需要先把PaddleX模型导出为inference格式模型，导出的模型将包括__model__、__params__和model.yml三个文件名。具体方法请参考[Inference模型导出](../export_model.md)。
 ### Step2：导出Paddle-Lite模型
-Paddle-Lite模型需要通过Paddle-Lite的opt工具转出模型，下载并解压: [模型优化工具opt（2.6.1-linux）](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/Rasoberry/opt.zip)，在Linux系统下运行：
+Paddle-Lite模型需要通过Paddle-Lite的opt工具转出模型
+- 对于armv7hf的用户下载并解压: [模型优化工具opt（2.6.1-linux）](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/Rasoberry/opt.zip)
+- 对于armv8的用户下载：[模型优化工具opt（2.6.3-linux)](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.6.3/opt_linux)  
+
+在Linux系统下运行：
 ``` bash
 ./opt --model_file=<model_path> \
       --param_file=<param_path> \
@@ -30,4 +34,4 @@ Paddle-Lite模型需要通过Paddle-Lite的opt工具转出模型，下载并解
 
 更多详细的使用方法和参数含义请参考: [使用opt转化模型](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/opt/opt_bin.html)，更多opt预编译版本请参考[Paddle-Lite Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases)
 
-**注意**：opt版本需要跟预测库版本保持一致，如使2.6.0版本预测库，请从上面Release Note中下载2.6.0版本的opt转换模型
+**注意**：opt版本需要跟预测库版本保持一致，比如若使用2.6.0版本预测库，请从上面Release Note中下载2.6.0版本的opt转换模型