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docs/api/api_python/mindspore.common.initializer.rst

@@ -200,9 +200,7 @@ mindspore.common.initializer
 
     - **scale** (float) - 比例因子，默认值为1.0。
     - **mode** (str) - 其值应为"fan_in"，"fan_out"或者"fan_avg"，默认值为"fan_in"。
-    - **distribution** (str) - 用于采样的分布类型。它可以是"uniform"，"truncated_normal"或"untruncated_normal"，
-    默认值为"truncated_normal"。
-
+    - **distribution** (str) - 用于采样的分布类型。它可以是"uniform"，"truncated_normal"或"untruncated_normal"，默认值为"truncated_normal"。
 
     **异常：**
 

docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Tensor.rst

@@ -12,6 +12,7 @@ mindspore.Tensor
     - **shape** (Union[tuple, list, int]) - 用于定义该Tensor的形状。如果指定了 `input_data` ，则无需设置该参数。默认值：None。
     - **init** (Initializer) - 用于在并行模式中延迟Tensor的数据的初始化，如果指定该参数，则 `dtype` 和 `shape` 也必须被指定。不推荐在非自动并行之外的场景下使用该接口。只有当调用 `Tensor.init_data` 时，才会使用指定的 `init` 来初始化Tensor数据。默认值：None。
     - **internal** (bool) - Tensor是否由框架创建。 如果为True，表示Tensor是由框架创建的，如果为False，表示Tensor是由用户创建的。默认值：False。
+    
     **输出：**
 
     Tensor。

mindspore/python/mindspore/ops/operations/custom_ops.py

@@ -106,13 +106,13 @@ class Custom(ops.PrimitiveWithInfer):
 
                    Examples: see details in tests/st/ops/graph_kernel/custom/aot_test_files/
 
-                - Use it in Custom:
+                 - Use it in Custom:
 
-                  .. code-block::
+                   .. code-block::
 
-                      Custom(func="{dir_path}/{file_name}:{func_name}",...)
-                      (ex. Custom(func="./reorganize.so:CustomReorganize", out_shape=[1], out_dtype=mstype.float32,
-                      "aot")
+                       Custom(func="{dir_path}/{file_name}:{func_name}",...)
+                       (ex. Custom(func="./reorganize.so:CustomReorganize", out_shape=[1], out_dtype=mstype.float32,
+                       "aot")
 
               2. for "julia":
 

mindspore/python/mindspore/ops/operations/nn_ops.py

@@ -6970,7 +6970,7 @@ class CTCGreedyDecoder(PrimitiveWithCheck):
 
 class BasicLSTMCell(PrimitiveWithInfer):
     """
-    It's similar to operator :class:`DynamicRNN`. BasicLSTMCell will be deprecated in the future.
+    It's similar to operator :class:`mindspore.ops.DynamicRNN`. BasicLSTMCell will be deprecated in the future.
     Please use DynamicRNN instead.
 
     Supported Platforms: