diff --git "a/_posts/2023-09-22-\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240\345\205\245\351\227\250---0.Pytorch\347\232\204\347\216\257\345\242\203\351\205\215\347\275\256.md" "b/_posts/2023-09-22-\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240\345\205\245\351\227\250---0.Pytorch\347\232\204\347\216\257\345\242\203\351\205\215\347\275\256.md"
index ad098eb..203672a 100644
--- "a/_posts/2023-09-22-\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240\345\205\245\351\227\250---0.Pytorch\347\232\204\347\216\257\345\242\203\351\205\215\347\275\256.md"
+++ "b/_posts/2023-09-22-\346\267\261\345\272\246\345\255\246\344\271\240\345\205\245\351\227\250---0.Pytorch\347\232\204\347\216\257\345\242\203\351\205\215\347\275\256.md"
@@ -31,7 +31,7 @@ Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境
 
 安装好anaconda后，可以在开始菜单中，选择Anaconda Prompt进入conda的shell界面。
 
-<img src="D:\Coder\Github Repos\StandardL.github.io\assets\img\posts\2023-09-22-深度学习入门0\启动conda shell.png" alt="image-20230922214615829" style="zoom: 67%;" />
+<img src="https://github.com/StandardL/StandardL.github.io/raw/main/assets/img/posts/2023-09-22-深度学习入门0/启动conda shell.png" alt="image-20230922214615829" style="zoom: 67%;" />
 
 ### Linux
 
@@ -61,7 +61,7 @@ source activate Pytorch
 
 若前面的括号写明Pytorch字样，即为成功进入名为Pytorch的conda环境。
 
-![image-20230922215932231](D:\Coder\Github Repos\StandardL.github.io\assets\img\posts\2023-09-22-深度学习入门0\激活pytorch环境.png)
+![image-20230922215932231](https://github.com/StandardL/StandardL.github.io/raw/main/assets/img/posts/2023-09-22-深度学习入门0/激活pytorch环境.png)
 
 ## 安装PyTorch
 
@@ -83,7 +83,7 @@ pip install imageio scipy six numpy pillow tqdm opencv-python -i https://pypi.tu
 
 PyTorch官方给出了不同操作系统、处理器下的安装指令，具体请参照该 [网页](https://pytorch.org/get-started/locally/) 进行查看。这里简单介绍一下每个选项。
 
-![PyTorch版本选择](D:\Coder\Github Repos\StandardL.github.io\assets\img\posts\2023-09-22-深度学习入门0\PyTorch版本选择.png)
+![PyTorch版本选择](https://github.com/StandardL/StandardL.github.io/raw/main/assets/img/posts/2023-09-22-深度学习入门0/PyTorch版本选择.png)
 
 - PyTorch Build: PyTorch的版本，Stable表示稳定版，Preview表示预览版。一般情况下使用Stable稳定版即可。
 - Your OS：操作系统环境，根据自己实际操作系统选择。一般家用机是Windows，苹果电脑是Mac。
@@ -96,7 +96,7 @@ PyTorch官方给出了不同操作系统、处理器下的安装指令，具体
 >
 > 以我这里为例，CUDA Version为12.4，因此我既可以选择CUDA 11.8的版本，也可以选择CUDA 12.1的版本。
 >
-> ![查看CUDA版本](D:\Coder\Github Repos\StandardL.github.io\assets\img\posts\2023-09-22-深度学习入门0\查看CUDA版本.png)
+> ![查看CUDA版本](https://github.com/StandardL/StandardL.github.io/raw/main/assets/img/posts/2023-09-22-深度学习入门0/查看CUDA版本.png)
 {: .prompt-tip }
 
 以安装Windows环境下CUDA 12.1的PyTorch为例，复制下面的指令到终端中执行即可。由于GPU版本的PyTorch会下载CUDA工具包，因此下载大小大约在2GB左右，耐心等待进度条走完即可。
@@ -105,7 +105,7 @@ PyTorch官方给出了不同操作系统、处理器下的安装指令，具体
 pip3 install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
 ```
 
-![安装pytorch](D:\Coder\Github Repos\StandardL.github.io\assets\img\posts\2023-09-22-深度学习入门0\安装pytorch.png)
+![安装pytorch](https://github.com/StandardL/StandardL.github.io/raw/main/assets/img/posts/2023-09-22-深度学习入门0/安装pytorch.png)
 
 ## 验证PyTorch安装成功