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@@ -135,10 +135,10 @@ MindSpore已获得Apache 2.0许可，请参见LICENSE文件。
 
 ## FAQ
 
-- **Q: 使用`PYNATIVE_MODE`运行模型出现错误内存不足，例如*Failed to alloc memory pool memory*, 该怎么处理?**
+- **Q: 由于运行模式`PYNATIVE_MODE`运行模型出现错误内存不足，例如*Failed to alloc memory pool memory*, 该怎么处理?**
 
-  **A**: `PYNATIVE_MODE`通常比`GRAPH_MODE`使用更多内存，尤其是在需要进行反向传播计算的训练图中，你可以尝试使用一些更小的batch size.
+  **A**: 直接使用models下的模型出现内存不足典型的原因是由于运行模式（`PYNATIVE_MODE`)、运行环境配置、License控制（AI-TOKEN）的不同造成的：`PYNATIVE_MODE`通常比`GRAPH_MODE`使用更多内存，尤其是在需要进行反向传播计算的训练图中，你可以尝试使用一些更小的batch size；运行环境由于NPU的核数、内存等配置不同也会产生类似问题；License控制（AI-TOKEN）的不同档位会造成执行过程中内存开销不同，也可以尝试使用一些更小的batch size。
 
 - **Q: 一些网络运行中报错接口不存在，例如cannot import，该怎么处理?**
 
-  **A**: 优先检查一下获取网络脚本的分支，与所使用的的MindSpore版本是否一致，部分新分支中的模型脚本会使用一些新版本MindSpore才支持的借口，从而在使用老版本MindSpore时会发生报错.
+  **A**: 优先检查一下获取网络脚本的分支，与所使用的MindSpore版本是否一致，部分新分支中的模型脚本会使用一些新版本MindSpore才支持的接口，从而在使用老版本MindSpore时会发生报错.