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

@@ -24,6 +24,3 @@
         - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
 
     更多细节请参考 :func:`mindspore.ops.dropout` 。
-
-    支持平台:
-        ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``

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

@@ -5,21 +5,18 @@ mindspore.ops.dropout
 
     dropout是一种正则化手段，通过在训练中以 :math:`1 - keep\_prob` 的概率随机将神经元输出设置为0，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **x** (Tensor) -  dropout的输入，任意维度的Tensor，其数据类型为float16或float32。
+        - **keep_prob** (float) - 输入神经元保留概率，数值范围在0到1之间。例如，keep_prob=0.9，删除10%的神经元。默认值：0.5。
+        - **Seed0** (int) - 算子层的随机种子，用于生成随机数。默认值：0。
+        - **Seed1** (int) - 全局的随机种子，和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。默认值：0。
 
-    - **x** (Tensor) -  dropout的输入，任意维度的Tensor，其数据类型为float16或float32。
-    - **keep_prob** (float) - 输入神经元保留概率，数值范围在0到1之间。例如，keep_prob=0.9，删除10%的神经元。默认值：0.5。
-    - **Seed0** (int) - 算子层的随机种子，用于生成随机数。默认值：0。
-    - **Seed1** (int) - 全局的随机种子，和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。默认值：0。
+    返回：
+        - **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。
+        - **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同。
 
-    **返回：**
-
-    - **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。
-    - **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同。
-
-    **异常：**
-
-    - **TypeError** - `keep_prob` 不是float。
-    - **TypeError** - `Seed0` 或 `Seed1` 不是int。
-    - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
-    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+    异常：
+        - **TypeError** - `keep_prob` 不是float。
+        - **TypeError** - `Seed0` 或 `Seed1` 不是int。
+        - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。

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

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.ops.poisson
 =====================
 
-.. py:function:: mindspore.ops.poisson(shape, rate, seed=None, dtype=mindspore.dtype.float32)
+.. py:function:: mindspore.ops.poisson(shape, rate, seed=None, dtype=mstype.float32)
 
     根据泊松随机数分布生成随机数。
 
@@ -15,7 +15,7 @@
         - **dtype** (mindspore.dtype) - 输出数据的数据类型。必须是mindspore.dtype.int64，mindspore.dtype.int32，mindspore.dtype.float64，mindspore.dtype.float32或mindspore.dtype.float16中的一种。默认值：mindspore.dtype.float32。
 
     返回：
-        一个shape为`mindspore.concat([shape, mindspore.shape(mean)], axis=0)`，数据类型为`dtype`的Tensor。
+        一个shape为 `mindspore.concat([shape, mindspore.shape(mean)], axis=0)` ，数据类型为 `dtype` 的Tensor。
 
     异常：
         - **TypeError** - `shape` 不是一个Tensor，或者其数据类型不是mindspore.dtype.int64或者mindspore.dtype.int32。

mindspore/python/mindspore/ops/function/nn_func.py

@@ -331,22 +331,27 @@ def dropout(x, p=0.5, seed0=0, seed1=0):
     """
     During training, randomly zeroes some of the elements of the input tensor
     with probability 1-`keep_prob` from a Bernoulli distribution.
+
     Args:
         x (Tensor): The input of Dropout, a Tensor of any shape with data type of float16 or float32.
         p (float): The keep rate, between 0 and 1, e.g. p = 0.1,
             means dropping out 10% of input units. Default: 0.5.
         seed0 (int): Seed0 value for random generating. Default: 0.
         seed1 (int): Seed1 value for random generating. Default: 0.
+
     Returns:
         - **output** (Tensor) - With the same shape and data type as `x`.
         - **mask** (Tensor) - With the same shape as `x`.
+
     Raises:
         TypeError: If `keep_prob` is not a float.
         TypeError: If `Seed0` or `Seed1` is not an int.
         TypeError: If dtype of `x` is neither float16 nor float32.
         TypeError: If `x` is not a Tensor.
+
     Supported Platforms:
         ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
+
     Examples:
         >>> from mindspore.ops import dropout
         >>> x = Tensor(((20, 16), (50, 50)), mindspore.float32)

mindspore/python/mindspore/ops/function/random_func.py

@@ -359,7 +359,7 @@ def poisson(shape, rate, seed=None, dtype=mstype.float32):
           mindspore.dtype.float32 nor mindspore.dtype.float16.
 
     Supported Platforms:
-        ``Ascend````CPU``
+        ``Ascend`` ``CPU``
 
     Examples:
         >>> from mindspore import Tensor, ops