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docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_adaptive_avg_pool2d.rst

@@ -21,12 +21,12 @@ mindspore.ops.adaptive_avg_pool2d
         * (w_{end}- w_{start})}
         \end{align}
 
-    **输入：**
+    **参数：**
 
     - **input_x** (Tensor) - adaptive_avg_pool2d的输入，为三维或四维的Tensor，数据类型为float16、float32或者float64。
     - **output_size** (Union[int, tuple]) - 输出特征图的尺寸为H * W。可以是int类型的H和W组成的tuple，也可以是H * H的单个H，或None，如果是None，则意味着输出大小与输入相同。
 
-    **输出：**
+    **返回：**
 
     Tensor，数据类型与 `input_x` 相同。
 

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

@@ -9,13 +9,13 @@ mindspore.ops.masked_fill
     .. note::
         Ascend平台暂不支持batch维输入。即，`value` 要求为0维的Tensor或者float。
 
-    **输入：**
+    **参数：**
 
     - **input_x** (Tensor) - 输入Tensor，其数据类型为float16、float32、int8、或int32。
     - **mask** (Tensor[bool]) - 输入的掩码，其数据类型为bool。
     - **value** (Union[float, Tensor]) - 用来填充的值，其数据类型与 `input_x` 相同。
 
-    **输出：**
+    **返回：**
 
     Tensor，输出与输入的数据类型和shape相同。
 

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

@@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.ops.matrix_band_part
 
     将矩阵的每个中心带外的所有位置设置为0。
 
-	`x` 、 `lower` 和 `upper` 三者的shapes必须相同或能够广播。
+    `x` 、 `lower` 和 `upper` 三者的shapes必须相同或能够广播。
 
     **参数：**