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docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/deploy_cpp_linux.md

@@ -105,7 +105,7 @@ make
 ### Step5: 预测及可视化
 
 参考[导出inference模型](../../deploy_python.html#inference)将模型导出为inference格式模型。
-**注意:由于PaddleX代码的持续更新,版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署,参考[模型版本升级](../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。**
+**注意:由于PaddleX代码的持续更新,版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署,参考[模型版本升级](../../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。**
 
 编译成功后,预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`,`build/demo/classifer`,`build/demo/segmenter`,用户可根据自己的模型类型选择,其主要命令参数说明如下:
 

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docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/deploy_cpp_win_vs2019.md

@@ -100,7 +100,7 @@ PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`,`CUDA`,以及是否支持Tens
 ### Step5: 预测及可视化
 
 参考[导出inference模型](../deploy_python.html#inference)将模型导出为inference格式模型。
-**注意:由于PaddleX代码的持续更新,版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署,参考[模型版本升级](../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。**
+**注意:由于PaddleX代码的持续更新,版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署,参考[模型版本升级](../../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。**
 
 上述`Visual Studio 2019`编译产出的可执行文件在`out\build\x64-Release`目录下,打开`cmd`,并切换到该目录: