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docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.Conv1d.rst

@@ -57,6 +57,7 @@ mindspore.nn.Conv1d
         .. math::
             L_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{L_{in} + 2 \times padding - (\text{kernel_size} - 1) \times
             \text{dilation} - 1 }{\text{stride}} + 1} \right \rfloor
+
     异常：
         - **TypeError** - `in_channels` 、 `out_channels` 、 `kernel_size` 、 `stride` 、 `padding` 或 `dilation` 不是int。
         - **ValueError** - `in_channels` 、 `out_channels` 、 `kernel_size` 、 `stride` 或 `dilation` 小于1。

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_median.rst

@@ -9,8 +9,7 @@ mindspore.ops.median
         - **x** (Tensor) - median的输入，任意维度的Tensor。数据类型支持int16、int32、int64、float32或float64。
         - **global_median** (bool) - 表示是否对x的全部元素取中值。默认值：False。
         - **axis** (int) - 指定计算维度。默认值：(0), 取值范围为[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度
-        - **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。
-            默认值：False。
+        - **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。默认值：False。
 
     返回：
         - **y** (Tensor) - 返回指定维度上的中值，数据类型与 `x` 相同。

mindspore/python/mindspore/nn/loss/loss.py

@@ -2018,7 +2018,7 @@ class CrossEntropyLoss(LossBase):
           where `C = number of classes`. Data type must be float16 or float32.
         - **labels** (Tensor) - For class indices, tensor of shape :math:`()`, :math:`(N)` or
           :math:`(N, d_1, d_2, ..., d_K)` , data type must be int32.
-          For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)`,
+          For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)` ,
           data type must be float16 or float32.
 
     Returns: