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mindspore
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fix batch to space nd doc

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Erpim 2023-02-01 16:35:34 +08:00
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docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.BatchToSpace.rst
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@ -24,5 +24,5 @@ mindspore.ops.BatchToSpace
异常：
- **TypeError** - 如果 `block_size` 或 `crops` 的元素不是int。
- **TypeError** - 如果 `ccrops` 既不是list也不是tuple。
- **TypeError** - 如果 `crops` 既不是list也不是tuple。
- **ValueError** - 如果 `block_size` 的值小于2。

2
docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_batch_to_space_nd.rst
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@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.ops.batch_to_space_nd
参数：
- **input_x** (Tensor) - 输入张量，必须大于或者等于二维（Ascend平台必须为四维）。批次维度需能被 `block_shape` 整除。
- **block_shape** (Union[list(int), tuple(int), int]) - 分割批次维度的块的数量，取值需大于或者等于1。如果 `block_shape` 为list或者tuple，其长度 `M` 为空间维度的长度。如果 `block_shape` 为list或者tuple，其长度 `M` 为空间维度的长度。如果 `block_shape` 为整数，那么所有空间维度分割的个数均为 `block_shape` 。在Ascend后端 `M` 必须为2。
- **block_shape** (Union[list(int), tuple(int), int]) - 分割批次维度的块的数量，取值需大于或者等于1。如果 `block_shape` 为list或者tuple，其长度 `M` 为空间维度的长度。如果 `block_shape` 为整数，那么所有空间维度分割的个数均为 `block_shape` 。在Ascend后端 `M` 必须为2。
- **crops** (Union[list(int), tuple(int)]) - 空间维度的裁剪大小，包含 `M` 个长度为2的list,取值需大于或等于0。`crops[i]` 为对空间维度 `i` 的填充，对应输入Tensor的维度 `i+offset` ， `offset` 为空间维度在输入Tensor维度中的偏移量，其中 `offset=N-M` ， `N` 是输入维度数。同时要求 `input_shape[i+offset] * block_shape[i] > crops[i][0] + crops[i][1]` 。
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