diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.b.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.b.rst
index 2055cbdf28a..6e14e5e011b 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.b.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.b.rst
@@ -38,6 +38,5 @@
           - n/a
           - None
 
-    **返回：**
-
-    int，样本数，可为None。
\ No newline at end of file
+    返回：
+        int，样本数，可为None。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.rst
index d4c227d596b..8e6d56a67af 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.BuiltinSampler.rst
@@ -2,9 +2,8 @@
 
     为给定采样器添加子采样器。子采样器接收父采样器输出数据作为输入，并应用其采样逻辑返回新的采样结果。
 
-    **参数：**
-
-    - **sampler** (Sampler) - 用于从数据集中选择样本的对象。仅支持内置采样器（DistributedSampler、PKSampler、RandomSampler、SequentialSampler、SubsetRandomSampler、WeightedRandomSampler）。
+    参数：
+        - **sampler** (Sampler) - 用于从数据集中选择样本的对象。仅支持内置采样器（DistributedSampler、PKSampler、RandomSampler、SequentialSampler、SubsetRandomSampler、WeightedRandomSampler）。
 
 .. py:method:: get_child()
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CLUEDataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CLUEDataset.rst
index 9dd63e397b0..06aafc46cd5 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CLUEDataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CLUEDataset.rst
@@ -7,23 +7,22 @@ mindspore.dataset.CLUEDataset
 
     目前支持的CLUE分类任务包括：'AFQMC'、'TNEWS 、'IFLYTEK'、'CMNLI'、'WSC'和'CSL'。更多CLUE数据集的说明详见 `CLUE GitHub <https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE>`_ 。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径，支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串，文件列表将在内部进行字典排序。
+        - **task** (str, 可选) - 任务类型，可取值为 'AFQMC' 、'TNEWS'、'IFLYTEK'、'CMNLI'、'WSC' 或 'CSL'。默认值：'AFQMC'。
+        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'eval'，默认值：'train'。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取所有样本。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定，默认值：mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
+          如果 `shuffle` 为False，则不混洗，如果 `shuffle` 为True，等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
+          通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：
 
-    - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径，支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串，文件列表将在内部进行字典排序。
-    - **task** (str, 可选) - 任务类型，可取值为 'AFQMC' 、'TNEWS'、'IFLYTEK'、'CMNLI'、'WSC' 或 'CSL'。默认值：'AFQMC'。
-    - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'eval'，默认值：'train'。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取所有样本。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定，默认值：mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
-      如果 `shuffle` 为False，则不混洗，如果 `shuffle` 为True，等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
-      通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：
+          - **Shuffle.GLOBAL**：混洗文件和样本。
+          - **Shuffle.FILES**：仅混洗文件。
 
-      - **Shuffle.GLOBAL**：混洗文件和样本。
-      - **Shuffle.FILES**：仅混洗文件。
-
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后, `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     根据给定的 `task` 参数 和 `usage` 配置，数据集会生成不同的输出列：
 
@@ -167,15 +166,14 @@ mindspore.dataset.CLUEDataset
     |                         |                              |   [label, dtype=string]     |
     +-------------------------+------------------------------+-----------------------------+
 
-    **异常：**
-
-    - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
-    - **ValueError** - `task` 参数不为 'AFQMC'、'TNEWS'、'IFLYTEK'、'CMNLI'、'WSC' 或 'CSL'。
-    - **ValueError** - `usage` 参数不为 'train'、'test' 或 'eval'。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
+        - **ValueError** - `task` 参数不为 'AFQMC'、'TNEWS'、'IFLYTEK'、'CMNLI'、'WSC' 或 'CSL'。
+        - **ValueError** - `usage` 参数不为 'train'、'test' 或 'eval'。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     **关于CLUE数据集：**
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CSVDataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CSVDataset.rst
index ed70d526563..54e903109d9 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CSVDataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CSVDataset.rst
@@ -5,33 +5,31 @@
 
     读取和解析CSV数据文件构建数据集。生成的数据集的列名和列类型取决于输入的CSV文件。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径，支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串，文件列表将在内部进行字典排序。
+        - **field_delim** (str, 可选) - 指定用于分隔字段的分隔符，默认值：','。
+        - **column_defaults** (list, 可选) - 指定每个数据列的数据类型，有效的类型包括float、int或string。默认值：None，不指定。如果未指定该参数，则所有列的数据类型将被视为string。
+        - **column_names** (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值：None，不指定。如果未指定该列表，则将CSV文件首行提供的字段作为列名生成。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取全部样本。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定，默认值：mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
+          如果 `shuffle` 为False，则不混洗，如果 `shuffle` 为True，等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
+          通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：
 
-    - **dataset_files** (Union[str, list[str]]) - 数据集文件路径，支持单文件路径字符串、多文件路径字符串列表或可被glob库模式匹配的字符串，文件列表将在内部进行字典排序。
-    - **field_delim** (str, 可选) - 指定用于分隔字段的分隔符，默认值：','。
-    - **column_defaults** (list, 可选) - 指定每个数据列的数据类型，有效的类型包括float、int或string。默认值：None，不指定。如果未指定该参数，则所有列的数据类型将被视为string。
-    - **column_names** (list[str], 可选) - 指定数据集生成的列名。默认值：None，不指定。如果未指定该列表，则将CSV文件首行提供的字段作为列名生成。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，读取全部样本。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定，默认值：mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
-      如果 `shuffle` 为False，则不混洗，如果 `shuffle` 为True，等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
-      通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：
+          - **Shuffle.GLOBAL**：混洗文件和文件中的数据。
+          - **Shuffle.FILES**：仅混洗文件。
 
-      - **Shuffle.GLOBAL**：混洗文件和文件中的数据。
-      - **Shuffle.FILES**：仅混洗文件。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后, `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
-    - **ValueError** - `field_delim` 参数无效。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。
+        - **ValueError** - `field_delim` 参数无效。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. include:: mindspore.dataset.Dataset.rst
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech101Dataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech101Dataset.rst
index 8e975d36bc1..877b154d81b 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech101Dataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech101Dataset.rst
@@ -13,31 +13,29 @@ mindspore.dataset.Caltech101Dataset
   
     列 'image' 为 uint8 类型，列 'category' 为 uint32 类型，列 'annotation' 是一个二维的ndarray，存储了图像的轮廓，由一系列的点组成。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径，该路径下将包含2个子目录，目录101_ObjectCategories用于存储图像，
+          目录Annotations用于存储图像的标注。
+        - **target_type** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'category'、'annotation' 或 'all'。
+          取值为'category'时将读取图像的类别标注作为label，取值为'annotation'时将读取图像的轮廓标注作为label，
+          取值为'all'时将同时输出图像的类别标注和轮廓标注。默认值：None，表示'category'。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
 
-    - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径，该路径下将包含2个子目录，目录101_ObjectCategories用于存储图像，
-      目录Annotations用于存储图像的标注。
-    - **target_type** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'category'、'annotation' 或 'all'。
-      取值为'category'时将读取图像的类别标注作为label，取值为'annotation'时将读取图像的轮廓标注作为label，
-      取值为'all'时将同时输出图像的类别标注和轮廓标注。默认值：None，表示'category'。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
-    - **ValueError** - `target_type` 参数取值不为'category'、'annotation'或'all'。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
+        - **ValueError** - `target_type` 参数取值不为'category'、'annotation'或'all'。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
@@ -109,7 +107,7 @@ mindspore.dataset.Caltech101Dataset
                     An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories},
         journal   = {Computer Vision and Pattern Recognition Workshop},
         year      = {2004},
-        url       = {http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/},
+        url       = {http://data.caltech.edu/records/20086},
         }
 
     .. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.rst
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech256Dataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech256Dataset.rst
index d3a9d796064..646506f78b4 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech256Dataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech256Dataset.rst
@@ -7,28 +7,26 @@ mindspore.dataset.Caltech256Dataset
 
     生成的数据集有两列 `[image, label]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。`label` 列的数据类型为uint32。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
-    - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
-    - **ValueError** - `target_type` 参数取值不为'category'、'annotation'或'all'。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
+        - **ValueError** - `target_type` 参数取值不为'category'、'annotation'或'all'。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CelebADataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CelebADataset.rst
index 01e65c19edb..96b01f7874c 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CelebADataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CelebADataset.rst
@@ -7,31 +7,29 @@ mindspore.dataset.CelebADataset
 
     生成的数据集有两列 `[image, attr]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。`attr` 列的数据类型为uint32，并以one-hot编码的形式生成。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'valid'，'test'或'all'。默认值：'all'，全部样本图片。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
+        - **extensions** (list[str], 可选) - 指定文件的扩展名，仅读取与指定扩展名匹配的文件到数据集中，默认值：None。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
+        - **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：None，不进行解密。
 
-    - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'valid'，'test'或'all'。默认值：'all'，全部样本图片。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
-    - **extensions** (list[str], 可选) - 指定文件的扩展名，仅读取与指定扩展名匹配的文件到数据集中，默认值：None。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-    - **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：None，不进行解密。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'valid'、'test'或'all'。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'valid'、'test'或'all'。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar100Dataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar100Dataset.rst
index fdb893f6292..23eb1b148d5 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar100Dataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar100Dataset.rst
@@ -7,29 +7,27 @@ mindspore.dataset.Cifar100Dataset
 
     生成的数据集有三列: `[image, coarse_label, fine_label]` 。 `image` 列的数据类型为uint8。 `coarse_label` 和 `fine_labels` 列的数据类型为uint32。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'all'。
+          取值为'train'时将会读取50,000个训练样本，取值为'test'时将会读取10,000个测试样本，取值为'all'时将会读取全部60,000个样本。默认值：None，全部样本图片。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
-    - **dataset_dir** (str): 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **usage** (str, 可选): 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'all'。
-      取值为'train'时将会读取50,000个训练样本，取值为'test'时将会读取10,000个测试样本，取值为'all'时将会读取全部60,000个样本。默认值：None，全部样本图片。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'test'或'all'。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards`）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'test'或'all'。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards`）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar10Dataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar10Dataset.rst
index 19eb4a0eb27..699351071bb 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar10Dataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar10Dataset.rst
@@ -7,29 +7,27 @@ mindspore.dataset.Cifar10Dataset
 
     生成的数据集有两列: `[image, label]` 。 `image` 列的数据类型是uint8。`label` 列的数据类型是uint32。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'all'。
+          取值为'train'时将会读取50,000个训练样本，取值为'test'时将会读取10,000个测试样本，取值为'all'时将会读取全部60,000个样本。默认值：None，全部样本图片。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
-    - **dataset_dir** (str): 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **usage** (str, 可选): 指定数据集的子集，可取值为'train'，'test'或'all'。
-      取值为'train'时将会读取50,000个训练样本，取值为'test'时将会读取10,000个测试样本，取值为'all'时将会读取全部60,000个样本。默认值：None，全部样本图片。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'test'或'all'。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **ValueError** - `usage` 参数取值不为'train'、'test'或'all'。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CityscapesDataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CityscapesDataset.rst
index 6aa5ac75da3..8a783bb9b3e 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CityscapesDataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CityscapesDataset.rst
@@ -8,36 +8,33 @@ mindspore.dataset.CityscapesDataset
     生成的数据集有两列 `[image, task]` 。
     `image` 列的数据类型为uint8。`task` 列的数据类型根据参数 `task` 的值而定，当 参数 `task` 取值为'polygon'，列的数据类型为string，其他取值下，列的数据类型为uint8。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集。当参数 `quality_mode` 取值为'fine'时，此参数可取值为'train'、'test'、'val'或'all'。
+          当参数 `quality_mode` 取值为'coarse'时，此参数可取值为'train'、'train_extra'、'val'或'all'。默认值：'train'，全部样本图片。
+        - **quality_mode** (str, 可选) - 指定数据集的质量模式，可取值为'fine'或'coarse'。默认值：'fine'。
+        - **task** (str, 可选) - 指定数据集的任务类型，可取值为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。默认值：'instance'。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
-    - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集。当参数 `quality_mode` 取值为'fine'时，此参数可取值为'train'、'test'、'val'或'all'。
-      当参数 `quality_mode` 取值为'coarse'时，此参数可取值为'train'、'train_extra'、'val'或'all'。默认值：'train'，全部样本图片。
-    - **quality_mode** (str, 可选) - 指定数据集的质量模式，可取值为'fine'或'coarse'。默认值：'fine'。
-    - **task** (str, 可选) - 指定数据集的任务类型，可取值为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。默认值：'instance'。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，下表中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，下表中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **ValueError** - `dataset_dir` 路径非法或不存在。
-    - **ValueError** - `task` 参数取值不为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。
-    - **ValueError** - `quality_mode` 参数取值不为'fine'或'coarse'。
-    - **ValueError** - `usage` 参数取值不在给定的字段中。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
-    
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **ValueError** - `dataset_dir` 路径非法或不存在。
+        - **ValueError** - `task` 参数取值不为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。
+        - **ValueError** - `quality_mode` 参数取值不为'fine'或'coarse'。
+        - **ValueError** - `usage` 参数取值不在给定的字段中。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
 
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CocoDataset.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CocoDataset.rst
index f30ade3470b..ea9592bb6cf 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CocoDataset.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CocoDataset.rst
@@ -5,21 +5,20 @@
 
     读取和解析COCO数据集的源文件构建数据集。该API支持解析COCO2017数据集，支持四种类型的机器学习任务，分别是目标检测、关键点检测、物体分割和全景分割。
 
-    **参数：**
-
-    - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
-    - **annotation_file** (str) - 数据集标注JSON文件的路径。
-    - **task** (str, 可选) - 指定COCO数据的任务类型。支持的任务类型包括：'Detection'、'Stuff' 、'Panoptic'和'Keypoint'。默认值：'Detection'。
-    - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，全部样本图片。
-    - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数，默认值：使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
-    - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，表2中会展示不同参数配置的预期行为。
-    - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
-    - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，表2中会展示不同配置的预期行为。
-    - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
-    - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
-    - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
-    - **extra_metadata** (bool, 可选) - 用于指定是否额外输出一个数据列用于表示图片元信息。如果为True，则将额外输出一个名为 `[_meta-filename, dtype=string]` 的数据列，默认值：False。
-    - **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：None，不进行解密。
+    参数：
+        - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
+        - **annotation_file** (str) - 数据集标注JSON文件的路径。
+        - **task** (str, 可选) - 指定COCO数据的任务类型。支持的任务类型包括：'Detection'、'Stuff' 、'Panoptic'和'Keypoint'。默认值：'Detection'。
+        - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，全部样本图片。
+        - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数，默认值：使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
+        - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，表2中会展示不同参数配置的预期行为。
+        - **decode** (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作，默认值：False，不解码。
+        - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器，默认值：None，表2中会展示不同配置的预期行为。
+        - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数，默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
+        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号，默认值：None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
+        - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
+        - **extra_metadata** (bool, 可选) - 用于指定是否额外输出一个数据列用于表示图片元信息。如果为True，则将额外输出一个名为 `[_meta-filename, dtype=string]` 的数据列，默认值：False。
+        - **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：None，不进行解密。
 
     [表1] 根据不同 `task` 参数设置，生成数据集具有不同的输出列：
 
@@ -57,19 +56,18 @@
     |                         |   [area, dtype=uint32]                       |
     +-------------------------+----------------------------------------------+
 
-    **异常：**
-
-    - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
-    - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
-    - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
-    - **RuntimeError** - 解析 `annotation_file` 指定的JSON文件失败。
-    - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
-    - **ValueError** - `task` 参数取值不为 `Detection` 、 `Stuff` 、`Panoptic` 或 `Keypoint` 。
-    - **ValueError** - `annotation_file` 参数对应的文件不存在。
-    - **ValueError** - `dataset_dir` 参数路径不存在。
-    - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
+    异常：
+        - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
+        - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
+        - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
+        - **RuntimeError** - 解析 `annotation_file` 指定的JSON文件失败。
+        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
+        - **ValueError** - `task` 参数取值不为 `Detection` 、 `Stuff` 、`Panoptic` 或 `Keypoint` 。
+        - **ValueError** - `annotation_file` 参数对应的文件不存在。
+        - **ValueError** - `dataset_dir` 参数路径不存在。
+        - **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
 
     .. note::
         - 当参数 `extra_metadata` 为True时，还需使用 `rename` 操作删除额外数据列'_meta-filename'的前缀'_meta-'，
diff --git a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.compare.rst b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.compare.rst
index fbc7fea61eb..b607ab1c595 100644
--- a/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.compare.rst
+++ b/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.compare.rst
@@ -5,11 +5,9 @@ mindspore.dataset.compare
 
     比较两个数据处理管道是否相同。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **pipeline1** (Dataset) - 数据处理管道。
+        - **pipeline2** (Dataset) - 数据处理管道。
 
-    - **pipeline1** (Dataset)：数据处理管道。
-    - **pipeline2** (Dataset)：数据处理管道。
-
-    **返回：**
-
-    bool，两个数据处理管道是否相等。
+    返回：
+        bool，两个数据处理管道是否相等。