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docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.MFCC.rst

@@ -12,7 +12,7 @@ mindspore.dataset.audio.MFCC
         - **norm** (NormMode, 可选) - 要使用的标准类型。默认：NormMode.ORTHO。
         - **log_mels** (bool, 可选) - 是否使用梅尔对数谱图而不是分贝刻度。默认：False。
         - **melkwargs** (dict, 可选) - 梅尔频谱的参数，如果为None则使用默认参数。默认：None，会被设置为
-           `{'n_fft': 400, 'win_length': n_fft, 'hop_length': win_length // 2, 'f_min' : 0.0, 'f_max' : sample_rate // 2, 'pad': 0, 'window': WindowType.HANN, 'power': 2.0, 'normalized': False, 'center': True, 'pad_mode': BorderType.REFLECT, 'onesided': True, 'norm' : NormType.NONE, 'mel_scale' : MelType.HTK}` 。
+          `{'n_fft': 400, 'win_length': n_fft, 'hop_length': win_length // 2, 'f_min' : 0.0, 'f_max' : sample_rate // 2, 'pad': 0, 'window': WindowType.HANN, 'power': 2.0, 'normalized': False, 'center': True, 'pad_mode': BorderType.REFLECT, 'onesided': True, 'norm' : NormType.NONE, 'mel_scale' : MelType.HTK}` 。
 
     异常：
         - **TypeError** - 如果 `sample_rate` 的类型不为int。

docs/api/api_python/mindspore/mindspore.JitConfig.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.JitConfig
 ====================
 
-.. py:class:: mindspore.JitConfig(jit_level="O1", exc_mode=auto, **kwargs)
+.. py:class:: mindspore.JitConfig(jit_level="O1", exc_mode="auto", **kwargs)
 
     编译时所使用的JitConfig配置项。
 

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

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.ops.addr
 ==================
 
-.. py:function:: mindspore.ops.addr(vec1, vec2, beta=1, alpha=1)
+.. py:function:: mindspore.ops.addr(x, vec1, vec2, beta=1, alpha=1)
 
     计算 `vec1` 和 `vec2` 的外积，并将其添加到 `x` 中。
 
@@ -14,6 +14,7 @@ mindspore.ops.addr
         output = β x + α (vec1 ⊗ vec2)
 
     参数：
+        - **x** (Tensor) - 需要相加的向量。Tensor的shape是 :math:`(N, M)` 。
         - **vec1** (Tensor) - 第一个需要相乘的Tensor，shape大小为 :math:`(N,)` 。
         - **vec2** (Tensor) - 第二个需要相乘的Tensor，shape大小为 :math:`(M,)` 。
         - **beta** (scalar[int, float, bool], 可选) - `x` (β)的乘法器。 `beta` 必须是int或float或bool类型，默认值：1。

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

@@ -12,4 +12,4 @@ mindspore.ops.t
         Tensor，`x` 的转置。
 
     异常：
-        - **TypeError** - `x` 的维度大于2。
+        - **ValueError** - `x` 的维度大于2。

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

@@ -7,7 +7,7 @@ mindspore.ops.zeros
 
     参数：
         - **shape** (Union[tuple[int], int]) - 用来描述所创建的Tensor的 `shape` 。
-        - **dtype** (:class:`mindspore.dtype`) - 用来描述所创建的Tensor的 `dtype`。如果为None，那么将会使用mindspore.float32。默认值：None。
+        - **dtype** (:class:`mindspore.dtype`, 可选) - 用来描述所创建的Tensor的 `dtype`。如果为None，那么将会使用mindspore.float32。默认值：None。
 
     返回：
         Tensor，dtype和shape由入参决定。

mindspore/python/mindspore/ops/function/math_func.py

@@ -9314,7 +9314,7 @@ def sum(x, dim=None, keepdim=False, *, dtype=None):
     Returns:
        A Tensor, sum of elements over a given dim in `x`.
 
-    Raise:
+    Raises:
         TypeError: If `x` is not a Tensor.
         TypeError: If `dim` is not an int.
         ValueError: If `dim` is not in the range :math:`[-x.ndim, x.ndim)` .

mindspore/python/mindspore/ops/operations/array_ops.py

@@ -1825,24 +1825,6 @@ class Argmax(Primitive):
 
     Refer to :func:`mindspore.ops.argmax` for more details.
 
-    If the shape of input tensor is :math:`(x_1, ..., x_N)`, the shape of the output tensor will be
-    :math:`(x_1, ..., x_{axis-1}, x_{axis+1}, ..., x_N)`.
-
-    Args:
-        axis (int): Axis where the Argmax operation applies to. Default: -1.
-        output_type (:class:`mindspore.dtype`): An optional data type of `mindspore.dtype.int32` and
-            `mindspore.dtype.int64`. Default: `mindspore.dtype.int32`.
-
-    Inputs:
-        - **input_x** (Tensor) - Input tensor. :math:`(N,*)` where :math:`*` means, any number of additional dimensions.
-
-    Outputs:
-        Tensor, whose dtype is determined by `output_type`.
-
-    Raises:
-        TypeError: If `axis` is not an int.
-        TypeError: If `output_type` is neither int32 nor int64.
-
     Supported Platforms:
         ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
 
@@ -5751,8 +5733,8 @@ class Sort(Primitive):
         - **x** (Tensor) - The input tensor of any dimension, with a type of float16 or float32.
 
     Outputs:
-        y1(Tensor), a tensor whose values are the sorted values, with the same shape and data type as input.
-        y2(Tensor), the indices of the elements in the original input tensor. Data type is int32.
+        - **y1** (Tensor) - A tensor whose values are the sorted values, with the same shape and data type as input.
+        - **y2** (Tensor) - the indices of the elements in the original input tensor. Data type is int32.
 
     Raises:
         TypeError: If `axis` is not an int.