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docs/api/api_python/dataset_text/mindspore.dataset.text.SentencePieceTokenizer.rst

@@ -16,4 +16,4 @@ mindspore.dataset.text.SentencePieceTokenizer
 
     异常：
         - **TypeError** - 参数 `mode` 的类型不是字符串或 :class:`mindspore.dataset.text.SentencePieceVocab` 。
-        - **TypeError** - 参数 `out_type` 的类型不是 :class::`mindspore.dataset.text.SPieceTokenizerOutType` 。
+        - **TypeError** - 参数 `out_type` 的类型不是 :class:`mindspore.dataset.text.SPieceTokenizerOutType` 。

docs/api/api_python/train/mindspore.train.Model.rst

@@ -15,7 +15,7 @@
         - **optimizer** (Cell) - 用于更新网络权重的优化器。如果 `optimizer` 为None， `network` 中需要进行反向传播和网络权重更新。默认值：None。
         - **metrics** (Union[dict, set]) - 用于模型评估的一组评价函数。例如：{'accuracy', 'recall'}。默认值：None。
         - **eval_network** (Cell) - 用于评估的神经网络。未定义情况下，`Model` 会使用 `network` 和 `loss_fn` 封装一个 `eval_network` 。默认值：None。
-        - **eval_indexes** (list) - 在定义 `eval_network` 的情况下使用。如果 `eval_indexes` 为默认值None，`Model` 会将 `eval_network` 的所有输出传给 `metrics` 。如果配置 `eval_indexes` ，必须包含三个元素，分别为损失值、预测值和标签在 `eval_network` 输出中的位置，此时，损失值将传给损失评价函数，预测值和标签将传给其他评价函数。推荐使用评价函数的 `mindspore.train.Metric.set_indexes` 代替 `eval_indexes` 。默认值：None。
+        - **eval_indexes** (list) - 在定义 `eval_network` 的情况下使用。如果 `eval_indexes` 为默认值None，`Model` 会将 `eval_network` 的所有输出传给 `metrics` 。如果配置 `eval_indexes` ，必须包含三个元素，分别为损失值、预测值和标签在 `eval_network` 输出中的位置，此时，损失值将传给损失评价函数，预测值和标签将传给其他评价函数。推荐使用评价函数的 :func:`mindspore.train.Metric.set_indexes` 代替 `eval_indexes` 。默认值：None。
         - **amp_level** (str) - `mindspore.amp.build_train_network` 的可选参数 `level` ， `level` 为混合精度等级，该参数支持["O0", "O1", "O2", "O3", "auto"]。默认值："O0"。
 
           - "O0": 不变化。

mindspore/python/mindspore/dataset/text/transforms.py

@@ -985,7 +985,7 @@ if platform.system().lower() != 'windows':
     class CaseFold(TextTensorOperation):
         """
         Apply case fold operation on UTF-8 string tensor, which is aggressive that can convert more characters into
-        lower case than :func:`str.lower` . For supported normalization forms, please refer to
+        lower case than :code:`str.lower` . For supported normalization forms, please refer to
         `ICU_Normalizer2 <https://unicode-org.github.io/icu-docs/apidoc/released/icu4c/classicu_1_1Normalizer2.html>`_ .
 
         Note:

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

@@ -2563,7 +2563,7 @@ def atan2(input, other):
             The data type should be one of the following types: float16, float32, float64
         other (Tensor, Number.number): The input tensor or scalar. It has the same shape with `input`.
 
-        Note:
+        .. note::
             At least one of the input args should be Tensor.
 
     Returns:

mindspore/python/mindspore/train/model.py

@@ -125,7 +125,7 @@ class Model:
                              three elements: the positions of loss value, predicted value and label in outputs of the
                              `eval_network`. In this case, the loss value will be passed to the `Loss` metric, the
                              predicted value and label will be passed to other metrics.
-                             :func:`mindspore.train.metric.set_indexes` is recommended instead of `eval_indexes`.
+                             :func:`mindspore.train.Metric.set_indexes` is recommended instead of `eval_indexes`.
                              Default: None.
         amp_level (str): Option for argument `level` in :func:`mindspore.amp.build_train_network`, level for mixed
             precision training. Supports ["O0", "O1", "O2", "O3", "auto"]. Default: "O0".