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docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Tensor.rst
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@ -1181,7 +1181,7 @@ mindspore.Tensor
**参数：**
- **indices** (Tensor) - Tensor的索引，数据类型为int32或int64。其rank至少为2。
- **updates** (Tensor) - 指定与本Tensor相减操作的Tensor，其数据类型与该Tensor相同。 `updates.shape` 应等于 `indices.shape[:-1] + self.shape[indices.shape[-1]:]` 。
- **updates** (Tensor) - 指定与本Tensor做最小值运算的Tensor，其数据类型与该Tensor相同。 `updates.shape` 应等于 `indices.shape[:-1] + self.shape[indices.shape[-1]:]` 。
**返回：**
@ -1215,7 +1215,7 @@ mindspore.Tensor
.. py:method:: scatter_sub(indices, updates)
根据指定的更新值和输入索引，通过减法进行运算，将结果赋值到输出Tensor中。当同一索引有不同值时，更新的结果将是所有值的总和。此操作几乎等同于使用 :class:`mindspore.ops.ScatterNdSub` ，只是更新后的结果是通过算子output返回，而不是直接原地更新input。
根据指定的更新值和输入索引，通过减法进行运算，将结果赋值到输出Tensor中。当同一索引有不同值时，更新的结果将分别减去这些值。此操作几乎等同于使用 :class:`mindspore.ops.ScatterNdSub` ，只是更新后的结果是通过算子output返回，而不是直接原地更新input。
`indices` 的最后一个轴是每个索引向量的深度。对于每个索引向量， `updates` 中必须有相应的值。`updates` 的shape应该等于 `input_x[indices]` 的shape，其中 `input_x` 指当前Tensor。有关更多详细信息，请参见使用用例。
@ -1567,7 +1567,7 @@ mindspore.Tensor
**参数：**
- **indices** (Tensor) - Tensor的索引，数据类型为int32或int64的。其rank必须至少为2。
- **updates** (Tensor) - 指定与本Tensor相减操作的Tensor，其数据类型与该Tensor相同。updates.shape应等于indices.shape[:-1] + self.shape[indices.shape[-1]:]。
- **updates** (Tensor) - 指定与本Tensor做最大值运算的Tensor，其数据类型与该Tensor相同。 `updates.shape` 应等于 `indices.shape[:-1] + self.shape[indices.shape[-1]:]`。
**返回：**