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docs/api/api_python/mindspore/mindspore.SparseTensor.rst

@@ -8,7 +8,7 @@ mindspore.SparseTensor
     `SparseTensor` 只能在 `Cell` 的构造方法中使用。
 
     .. note::
-        此接口从 1.7 版本开始弃用，并计划在将来移除，请使用`COOTensor`.
+        此接口从 1.7 版本开始弃用，并计划在将来移除，请使用 `COOTensor`.
 
     对于稠密张量，其 `SparseTensor(indices, values, shape)` 具有 `dense[indices[i]] = values[i]` 。
 

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

@@ -1,29 +1,25 @@
 mindspore.ops.median
 ====================
 
-.. py:function:: mindspore.ops.median(x, global_median=False, axis=0, keep_dims=Fasle)
+.. py:function:: mindspore.ops.median(x, global_median=False, axis=0, keep_dims=False)
 
     输出张量指定维度上的中值。
 
-
     参数：
-
-    - **x** (Tensor) - median的输入，任意维度的Tensor。数据类型支持int16、int32、int64、float32或float64。
-    - **global_median** (bool) - 表示是否对x的全部元素取中值。默认值：False。
-    - **axis** (int) - 指定计算维度。默认值：(0), 取值范围为[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度
-    - **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。
-        默认值：False。
+        - **x** (Tensor) - median的输入，任意维度的Tensor。数据类型支持int16、int32、int64、float32或float64。
+        - **global_median** (bool) - 表示是否对x的全部元素取中值。默认值：False。
+        - **axis** (int) - 指定计算维度。默认值：(0), 取值范围为[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度
+        - **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。
+            默认值：False。
 
     返回：
-
-    - **y** (Tensor) - 返回指定维度上的中值，数据类型与 `x` 相同。
-    - **indices** (bool) - 指定中值索引。数据类型为int64。如果 `global_median` 为True，则结果无意义。
+        - **y** (Tensor) - 返回指定维度上的中值，数据类型与 `x` 相同。
+        - **indices** (bool) - 指定中值索引。数据类型为int64。如果 `global_median` 为True，则结果无意义。
 
     异常：
-
-    - **TypeError** - `x` 的数据类型不是: int16, int32, int64, float32, float64。
-    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
-    - **TypeError** - `global_median` 不是bool。
-    - **TypeError** - `axis` 不是int。
-    - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
-    - **ValueError** - `axis` 的范围不在[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度。
+        - **TypeError** - `x` 的数据类型不是: int16, int32, int64, float32, float64。
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `global_median` 不是bool。
+        - **TypeError** - `axis` 不是int。
+        - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
+        - **ValueError** - `axis` 的范围不在[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度。

mindspore/python/mindspore/nn/loss/loss.py

@@ -2014,11 +2014,11 @@ class CrossEntropyLoss(LossBase):
             from overfitting when calculating Loss. The value range is [0.0, 1.0]. Default value: 0.0.
 
     Inputs:
-        - **logits** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K),
+        - **logits** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)`,
           where `C = number of classes`. Data type must be float16 or float32.
         - **labels** (Tensor) - For class indices, tensor of shape :math:`()`, :math:`(N)` or
           :math:`(N, d_1, d_2, ..., d_K)` , data type must be int32.
-          For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K),
+          For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)`,
           data type must be float16 or float32.
 
     Returns: