diff --git a/docs/cn/faq/usage_of_fastdeploy_init_bat.md b/docs/cn/faq/usage_of_fastdeploy_init_bat.md
new file mode 100644
index 0000000000..acd1d3bebf
--- /dev/null
+++ b/docs/cn/faq/usage_of_fastdeploy_init_bat.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# fastdeploy_init.bat工具使用方式
+
+
+
+## 1 方式一：使用 fastdeploy_init.bat 进行配置（推荐）
+
+
+对于版本高于0.2.1的SDK，我们提供了 **fastdeploy_init.bat** 工具来管理FastDeploy中所有的依赖库。可以通过该脚本工具查看(show)、拷贝(install) 和 设置(init and setup) SDK中所有的dll，方便用户快速完成运行时环境配置。
+
+### 1.1 fastdeploy_init.bat 使用说明
+
+
+首先进入SDK的根目录，运行以下命令，可以查看 fastdeploy_init.bat 的用法说明
+```bat
+D:\path-to-your-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat help
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[1] [help] print help information: fastdeploy_init.bat help
+[2] [show] show all dlls/libs/include paths: fastdeploy_init.bat show fastdeploy-sdk-dir
+[3] [init] init all dlls paths for current terminal: fastdeploy_init.bat init fastdeploy-sdk-dir [WARNING: need copy onnxruntime.dll manually]
+[4] [setup] setup path env for current terminal: fastdeploy_init.bat setup fastdeploy-sdk-dir [WARNING: need copy onnxruntime.dll manually]
+[5] [install] install all dlls to a specific dir: fastdeploy_init.bat install fastdeploy-sdk-dir another-dir-to-install-dlls **[RECOMMEND]**
+[6] [install] install all dlls with logging infos: fastdeploy_init.bat install fastdeploy-sdk-dir another-dir-to-install-dlls info
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+```
+用法简要说明如下：
+- help: 打印所有的用法说明
+- show: 查看SDK中所有的 dll、lib 和 include 路径
+- init: 初始化所有dll路径信息，后续用于设置terminal环境变量（不推荐，请参考4.3中关于onnxruntime的说明）
+- setup: 在init之后运行，设置terminal环境便令（不推荐，请参考4.3中关于onnxruntime的说明）
+- install: 将SDK中所有的dll安装到某个指定的目录（推荐）
+
+### 1.2 fastdeploy_init.bat 查看 SDK 中所有的 dll、lib 和 include 路径
+
+
+进入SDK的根目录，运行show命令，可以查看SDK中所有的 dll、lib 和 include 路径。以下命令中 %cd% 表示当前目录（SDK的根目录）。
+```bat
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat show %cd%
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[SDK] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[DLL] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\lib\fastdeploy.dll **[NEEDED]**
+[DLL] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\faster_tokenizer\lib\core_tokenizers.dll **[NEEDED]**
+[DLL] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\opencv\build\x64\vc15\bin\opencv_ffmpeg3416_64.dll **[NEEDED]**
+......
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[Lib] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\lib\fastdeploy.lib **[NEEDED][fastdeploy]**
+[Lib] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\faster_tokenizer\lib\core_tokenizers.lib **[NEEDED][fastdeploy::text]**
+[Lib] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\opencv\build\x64\vc15\lib\opencv_world3416.lib **[NEEDED][fastdeploy::vision]**
+......
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[Include] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\include **[NEEDED][fastdeploy]**
+[Include] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\faster_tokenizer\include **[NEEDED][fastdeploy::text]**
+[Include] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\opencv\build\include **[NEEDED][fastdeploy::vision]**
+......
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+[XML] D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir\third_libs\install\openvino\runtime\bin\plugins.xml **[NEEDED]**
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
+```
+可以看到该命令会根据您当前的SDK，输出对应的信息，包含 dll、lib 和 include 的路径信息。对于 dll，被标记为 `[NEEDED]`的，是运行时所需要的，如果包含OpenVINO后端，还需要将他的plugins.xml拷贝到exe所在的目录；对于 lib 和 include，被标记为`[NEEDED]`的，是开发时所需要配置的最小依赖。并且，我们还增加了对应的API Tag标记，如果您只使用vision API，则只需要配置标记为 `[NEEDED][fastdeploy::vision]` 的 lib 和 include 路径.
+
+### 1.3 fastdeploy_init.bat 安装 SDK 中所有的 dll 到指定的目录 （推荐）
+
+
+进入SDK的根目录，运行install命令，可以将SDK 中所有的 dll 安装到指定的目录（如exe所在的目录）。我们推荐这种方式来配置exe运行所需要的依赖库。比如，可以在SDK根目录下创建一个临时的bin目录备份所有的dll文件。以下命令中 %cd% 表示当前目录（SDK的根目录）。
+```bat
+% info参数为可选参数，添加info参数后会打印详细的安装信息 %
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat install %cd% bin
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat install %cd% bin info
+```
+```bat
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat install %cd% bin
+[INFO] Do you want to install all FastDeploy dlls ?
+[INFO] From: D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir
+[INFO] To: bin
+Choose y means YES, n means NO: [y/n]y
+YES.
+请按任意键继续. . .
+[INFO] Created bin done!
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+.....
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+已复制 1 个文件。
+.....
+```
+### 1.4 fastdeploy_init.bat 配置 SDK 环境变量
+
+
+您也可以选择通过配置环境变量的方式来设置运行时的依赖库环境，这种方式只在当前的terminal有效。如果您使用的SDK中包含了onnxruntime推理后端，我们不推荐这种方式，详细原因请参考（4.3）中关于onnxruntime配置的说明（需要手动拷贝onnxruntime所有的dll到exe所在的目录）。配置 SDK 环境变量的方式如下。以下命令中 %cd% 表示当前目录（SDK的根目录）。
+```bat
+% 先运行 init 初始化当前SDK所有的dll文件路径 %
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat init %cd%
+% 再运行 setup 完成 SDK 环境变量配置 %
+D:\path-to-fastdeploy-sdk-dir>fastdeploy_init.bat setup %cd%
+```
+
+## 2 方式二：修改CMakeLists.txt，一行命令配置（推荐）
+
+
+考虑到Windows下C++开发的特殊性，如经常需要拷贝所有的lib或dll文件到某个指定的目录，FastDeploy提供了`install_fastdeploy_libraries`的cmake函数，方便用户快速配置所有的dll。修改ppyoloe的CMakeLists.txt，添加：
+```cmake
+install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
+```
diff --git a/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md b/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md
index 0683e8d04b..cd6578fc88 100644
--- a/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md
+++ b/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md
@@ -2,37 +2,8 @@
# 在 Windows 使用 FastDeploy C++ SDK
-## 目录
-- [1. 环境依赖](#Environment)
-- [2. 下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK](#Download)
-- [3. Windows下多种方式使用 C++ SDK 的方式](#CommandLine)
- - [3.1 命令行方式使用 C++ SDK](#CommandLine)
- - [3.1.1 在 Windows 命令行终端 上编译 example](#CommandLine)
- - [3.1.2 运行可执行文件获得推理结果](#CommandLine)
- - [3.2 Visual Studio 2019 创建sln工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019Sln)
- - [3.2.1 Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目](#VisualStudio2019Sln1)
- - [3.2.2 从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程](#VisualStudio2019Sln2)
- - [3.2.3 将工程配置设置成"Release x64"配置](#VisualStudio2019Sln3)
- - [3.2.4 配置头文件include路径](#VisualStudio2019Sln4)
- - [3.2.5 配置lib路径和添加库文件](#VisualStudio2019Sln5)
- - [3.2.6 编译工程并运行获取结果](#VisualStudio2019Sln6)
- - [3.3 Visual Studio 2019 创建CMake工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019)
- - [3.3.1 Visual Studio 2019 创建CMake工程项目](#VisualStudio20191)
- - [3.3.2 在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK](#VisualStudio20192)
- - [3.3.3 生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置](#VisualStudio20193)
- - [3.3.4 生成可执行文件，运行获取结果](#VisualStudio20194)
-- [4. 多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps1)
- - [4.1 使用 fastdeploy_init.bat 进行配置（推荐）](#CommandLineDeps1)
- - [4.1.1 fastdeploy_init.bat 使用说明](#CommandLineDeps11)
- - [4.1.2 fastdeploy_init.bat 查看 SDK 中所有的 dll、lib 和 include 路径](#CommandLineDeps12)
- - [4.1.3 fastdeploy_init.bat 安装 SDK 中所有的 dll 到指定的目录](#CommandLineDeps13)
- - [4.1.4 fastdeploy_init.bat 配置 SDK 环境变量](#CommandLineDeps14)
- - [4.2 修改 CMakeLists.txt，一行命令配置（推荐）](#CommandLineDeps2)
- - [4.3 命令行设置环境变量](#CommandLineDeps3)
- - [4.4 手动拷贝依赖库到exe的目录下](#CommandLineDeps4)
-
-## 1. 环境依赖
+## 1. 准备环境和Windows部署库
- cmake >= 3.12
@@ -40,468 +11,49 @@
- cuda >= 11.2 (当WITH_GPU=ON)
- cudnn >= 8.0 (当WITH_GPU=ON)
-## 2. 下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK
-
+1. 根据需求，选择下载对应的C++(CPU/GPU)部署库，下载文档见[安装文档说明](../build_and_install)
+> 假定当前下载解压后的库路径在`D:\Download\fastdeploy-win-x64-gpu-x.x.x
+2. 下载如下模型文件和测试图片
+> https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz # (下载后解压缩)
+> https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
-### 2.1 下载预编译库或者从源码编译最新的SDK
-可以从以下链接下载编译好的 FastDeploy Windows 10 C++ SDK，SDK中包含了examples代码。
-```text
-https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1.zip
-```
-源码编译请参考: [build_and_install](../build_and_install)
-### 2.2 准备模型文件和测试图片
-可以从以下链接下载模型文件和测试图片，并解压缩
-```text
-https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz # (下载后解压缩)
-https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
-```
+## 2. 编译示例代码
-## 3. Windows下多种方式使用 C++ SDK 的方式
-### 3.1 SDK使用方式一：命令行方式使用 C++ SDK
-
+本文档编译的示例代码可在解压的库中找到，编译工具依赖VS 2019的安装，**Windows打开x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019命令工具**，通过如下命令开始编译
+
+```shell
+cd D:\Download\fastdeploy-win-x64-gpu-x.x.x\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
-#### 3.1.1 在 Windows 上编译 PPYOLOE
-Windows菜单打开`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`命令工具，cd到ppyoloe的demo路径
-```bat
-cd fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
-```
-```bat
mkdir build && cd build
-cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=%cd%\..\..\..\..\..\..\..\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1 -DCUDA_DIRECTORY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2"
-```
-然后执行
-```bat
+cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=D:\Download\fastdeploy-win-x64-gpu-x.x.x -DCUDA_DIRECTORY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2"
+
msbuild infer_demo.sln /m:4 /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
```
-#### 3.1.2 运行 demo
-```bat
+如需使用Visual Studio 2019创建sln工程，或者CMake工程等方式编译，可参考如下文档
+- [FastDeploy C++库在Windows上的多种使用方式](./use_sdk_on_windows_build.md)
+
+## 3. 运行编译可执行程序
+
+注意Windows上运行时，需要将FastDeploy依赖的库拷贝至可执行程序所在目录, 或者配置环境变量。FastDeploy提供了工具帮助我们快速将所有依赖库拷贝至可执行程序所在目录,通过如下命令将所有依赖的dll文件拷贝至可执行程序所在的目录
+```shell
+cd D:\Download\fastdeploy-win-x64-gpu-x.x.x
+
+fastdeploy_init.bat install %cd% D:\Download\fastdeploy-win-x64-gpu-x.x.x\examples\vision\detection\paddledetection\cpp\build\Release
+```
+
+将dll拷贝到当前路径后，准备好模型和图片，使用如下命令运行可执行程序即可
+```shell
cd Release
infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 0 # CPU
infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 1 # GPU
infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 2 # GPU + TensorRT
-```
-
-特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
-
-### 3.2 SDK使用方式二：Visual Studio 2019 创建 sln 工程使用 C++ SDK
-
-本章节针对非CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 sln 工程使用 FastDeploy C++ SDK. CMake用户请直接看下一章节。另外，本章节内容特别感谢“梦醒南天”同学关于FastDeploy使用的文档教程：[如何在 Windows 上使用 FastDeploy C++ 部署 PaddleDetection 目标检测模型](https://www.bilibili.com/read/cv18807232)
-
-
-
-#### 3.2.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目
-
-
-
-（1） 打开Visual Studio 2019，点击"创建新项目"->点击"控制台程序"，从而创建新的sln工程项目.
-
-
-
-
-
-（2）点击“创建”，便创建了一个空的sln工程。我们直接从examples里面拷贝infer_ppyoloe的代码这里。
-
-
-
-#### 3.2.2 步骤二：从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程
-
-
-
-（1）从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程，直接替换即可，拷贝代码的路径为：
-```bat
-fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
```
-
+在此步骤中使用到的`fastdeploy_init_bat`提供更多其它功能，帮忙开发者使用，包括
+- 查看SDK中所有dll, lib和include的路径
+- 安装SDK中所有dll至指定目录
+- 配置SDK环境变量
-#### 3.2.3 步骤三：将工程配置设置成"Release x64"配置
-
-
-
-
-
-#### 3.2.4 步骤四：配置头文件include路径
-
-
-
-
-（1）配置头文件include路径：鼠标选择项目，然后单击右键即可弹出下来菜单，在其中单击“属性”。
-
-
-
-
-（2）在弹出来的属性页中选择：C/C++ —> 常规 —> 附加包含目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的头文件路径。如：
-
-```bat
-
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\include
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\include
-```
-注意，如果是自行编译最新的SDK或版本>0.2.1，依赖库目录结构有所变动，opencv路径需要做出适当的修改。如：
-```bat
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv\build\include
-```
-
-
-
-用户需要根据自己实际的sdk路径稍作修改。
-
-
-#### 3.2.5 步骤五：配置lib路径和添加库文件
-
-
-
-（1）属性页中选择：链接器—>常规—> 附加库目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的lib路径。如：
-```bat
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\lib
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\x64\vc15\lib
-```
-注意，如果是自行编译最新的SDK或版本>0.2.1，依赖库目录结构有所变动，opencv路径需要做出适当的修改。如：
-```bat
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv\build\include
-```
-
-
-
-（2）添加库文件：只需要 fastdeploy.lib 和 opencv_world3416.lib
-
- 
-
-#### 3.2.6 步骤六：编译工程并运行获取结果
-
-
-
-
-（1）点击菜单栏“生成”->“生成解决方案”
-
-
-
-
-
-编译成功，可以看到exe保存在：
-```bat
-D:\qiuyanjun\fastdeploy_test\infer_ppyoloe\x64\Release\infer_ppyoloe.exe
-```
-
-（2）执行可执行文件，获得推理结果。 首先需要拷贝所有的dll到exe所在的目录下。同时，也需要把ppyoloe的模型文件和测试图片下载解压缩后，拷贝到exe所在的目录。 特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
-
-
-
-
-### 3.3 SDK使用方式三：Visual Studio 2019 创建 CMake 工程使用 C++ SDK
-
-
-本章节针对CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 CMake 工程使用 FastDeploy C++ SDK.
-
-#### 3.3.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建“CMake”工程项目
-
-
-
-（1）打开Visual Studio 2019，点击"创建新项目"->点击"CMake"，从而创建CMake工程项目。以PPYOLOE为例，来说明如何在Visual Studio 2019 IDE中使用FastDeploy C++ SDK.
-
-
-
-
-
-
-
-
-（2）打开工程发现，Visual Stuio 2019已经为我们生成了一些基本的文件，其中包括CMakeLists.txt。infer_ppyoloe.h头文件这里实际上用不到，我们可以直接删除。
-
-
-
-#### 3.3.2 步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK
-
-
-
-（1）在工程创建完成后，我们需要添加infer_ppyoloe推理源码，并修改CMakeLists.txt，修改如下：
-
-
-
-（2）其中infer_ppyoloe.cpp的代码可以直接从examples中的代码拷贝过来：
-- [examples/vision/detection/paddledetection/cpp/infer_ppyoloe.cc](../../../examples/vision/detection/paddledetection/cpp/infer_ppyoloe.cc)
-
-（3）CMakeLists.txt主要包括配置FastDeploy C++ SDK的路径，如果是GPU版本的SDK，还需要配置CUDA_DIRECTORY为CUDA的安装路径，CMakeLists.txt的配置如下：
-
-```cmake
-project(infer_ppyoloe_demo C CXX)
-cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
-
-# Only support "Release" mode now
-set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
-
-# Set FastDeploy install dir
-set(FASTDEPLOY_INSTALL_DIR "D:/qiuyanjun/fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1"
- CACHE PATH "Path to downloaded or built fastdeploy sdk.")
-
-# Set CUDA_DIRECTORY (CUDA 11.x) for GPU SDK
-set(CUDA_DIRECTORY "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7"
- CACHE PATH "Path to installed CUDA Toolkit.")
-
-include(${FASTDEPLOY_INSTALL_DIR}/FastDeploy.cmake)
-
-include_directories(${FASTDEPLOY_INCS})
-
-add_executable(infer_ppyoloe_demo ${PROJECT_SOURCE_DIR}/infer_ppyoloe.cpp)
-target_link_libraries(infer_ppyoloe_demo ${FASTDEPLOY_LIBS})
-
-# Optional: install all DLLs to binary dir.
-install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
-```
-注意，`install_fastdeploy_libraries`函数仅在最新的代码编译的SDK或版本>0.2.1下有效。
-
-#### 3.3.3 步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置
-
-
-
-（1）点击"CMakeLists.txt"->右键点击"生成缓存":
-
-
-
-发现已经成功生成缓存了，但是由于打开工程时，默认是Debug模式，我们发现exe和缓存保存路径还是Debug模式下的。 我们可以先修改CMake的设置为Release.
-
-（2）点击"CMakeLists.txt"->右键点击"infer_ppyoloe_demo的cmake设置"，进入CMakeSettings.json的设置面板，把其中的Debug设置修改为Release.
-
-
-
-同时设置CMake生成器为 "Visual Studio 16 2019 Win64"
-
-
-
-（3）点击保存CMake缓存以切换为Release配置：
-
-
-
-（4）：（4.1）点击"CMakeLists.txt"->右键"CMake缓存仅限x64-Release"->"点击删除缓存"；（4.2）点击"CMakeLists.txt"->"生成缓存"；（4.3）如果在步骤一发现删除缓存的选项是灰色的可以直接点击"CMakeLists.txt"->"生成"，若生成失败则可以重复尝试（4.1）和（4。2）
-
-
-
-最终可以看到，配置已经成功生成Relase模式下的CMake缓存了。
-
-
-
-
-#### 3.3.4 步骤四：生成可执行文件，运行获取结果。
-
-
-
-（1）点击"CMakeLists.txt"->"生成"。可以发现已经成功生成了infer_ppyoloe_demo.exe，并保存在`out/build/x64-Release/Release`目录下。
-
-
-
-（2）执行可执行文件，获得推理结果。 首先需要拷贝所有的dll到exe所在的目录下，这里我们可以在CMakeLists.txt添加一下命令，可将FastDeploy中所有的dll安装到指定的目录。注意，该方式仅在最新的代码编译的SDK或版本>0.2.1下有效。其他配置方式，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
-
-```cmake
-install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
-```
-（3）同时，也需要把ppyoloe的模型文件和测试图片下载解压缩后，拷贝到exe所在的目录。 准备完成后，目录结构如下：
-
-
-
-（4）最后，执行以下命令获得推理结果：
-
-```bat
-D:\xxxinfer_ppyoloe\out\build\x64-Release\Release>infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 0
-[INFO] fastdeploy/runtime.cc(304)::fastdeploy::Runtime::Init Runtime initialized with Backend::OPENVINO in Device::CPU.
-DetectionResult: [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label_id]
-415.047180,89.311569, 506.009613, 283.863098, 0.950423, 0
-163.665710,81.914932, 198.585342, 166.760895, 0.896433, 0
-581.788635,113.027618, 612.623474, 198.521713, 0.842596, 0
-267.217224,89.777306, 298.796051, 169.361526, 0.837951, 0
-......
-153.301407,123.233757, 177.130539, 164.558350, 0.066697, 60
-505.887604,140.919601, 523.167236, 151.875336, 0.084912, 67
-
-Visualized result saved in ./vis_result.jpg
-```
-
-打开保存的图片查看可视化结果：
-
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