!39923 fix some issues

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

@@ -18,13 +18,16 @@
 
     所有输入都遵循隐式类型转换规则，以使数据类型一致。如果 `lr` 、 `logbase` 、 `sign_decay` 或 `beta` 是数值型，则会自动转换为Tensor，数据类型与操作中涉及的Tensor的数据类型一致。如果输入是Tensor，并且具有不同的数据类型，则低精度数据类型将转换为最高精度的数据类型。
 
+    .. note::
+        目前Ascend平台上暂未开放对float64数据类型的支持。
+
     输入：
-        - **var** (Parameter) - 要更新的变量。数据类型为float32或float16。如果 `var` 的数据类型为float16，则所有输入的数据类型必须与 `var` 相同。shape： :math:`(N, *)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。
+        - **var** (Parameter) - 要更新的变量。数据类型为float64、float32或float16。如果 `var` 的数据类型为float16，则所有输入的数据类型必须与 `var` 相同。shape： :math:`(N, *)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。
         - **m** (Parameter) - 要更新的变量，shape和数据类型与 `var` 相同。
-        - **lr** (Union[Number, Tensor]) - 学习率，应该是Scalar或Tensor，数据类型为float32或float16。
-        - **logbase** (Union[Number, Tensor]) - 应该是Scalar或Tensor，数据类型为float32或float16。
-        - **sign_decay** (Union[Number, Tensor]) - 应该是Scalar或Tensor，数据类型为float32或float16。
-        - **beta** (Union[Number, Tensor]) - 指数衰减率，应该是Scalar或Tensor，数据类型为float32或float16。
+        - **lr** (Union[Number, Tensor]) - 学习率，应该是Scalar或Tensor，数据类型为float64、float32或float16。
+        - **logbase** (Union[Number, Tensor]) - 应该是Scalar或Tensor，数据类型为float64、float32或float16。
+        - **sign_decay** (Union[Number, Tensor]) - 应该是Scalar或Tensor，数据类型为float64、float32或float16。
+        - **beta** (Union[Number, Tensor]) - 指数衰减率，应该是Scalar或Tensor，数据类型为float64、float32或float16。
         - **grad** (Tensor) - 梯度，shape和数据类型与 `var` 相同。
 
     输出：
@@ -34,7 +37,7 @@
         - **m** (Tensor) - shape和数据类型与 `m` 相同。
 
     异常：
-        - **TypeError** - 如果 `var` 、 `lr` 、 `logbase` 、 `sign_decay` 、 `beta` 或 `grad` 的数据类型既不是float16也不是float32。
+        - **TypeError** - 如果 `var` 、 `lr` 、 `logbase` 、 `sign_decay` 、 `beta` 或 `grad` 的数据类型不是float16、float32或者float64。
         - **TypeError** - 如果 `lr` 、 `logbase` 、 `sign_decay` 或 `beta` 既不是数值型也不是Tensor。
         - **TypeError** - 如果 `grad` 不是Tensor。
         - **RuntimeError** - 如果 `lr` 、 `logbase` 、 `sign_decay` 和 `grad` 不支持数据类型转换。

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

@@ -4,5 +4,6 @@ mindspore.ops.Range
 .. py:class:: mindspore.ops.Range(maxlen=1000000)
 
     返回从 `start` 开始，步长为 `delta` ，且不超过 `limit` （不包括 `limit` ）的序列。
+    序列的长度不能超过1000000。
 
     更多参考详见 :func:`mindspore.ops.range`。

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

@@ -22,6 +22,7 @@ mindspore.ops.squeeze
         Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_S)` 。
 
     异常：
+        - **TypeError** - `input_x` 不是tensor。
         - **TypeError** - `axis` 既不是int也不是tuple。
         - **TypeError** - `axis` 是tuple，其元素并非全部是int。
         - **ValueError** - 指定 `axis` 的对应维度不等于1。

mindspore/python/mindspore/nn/layer/embedding.py

@@ -81,7 +81,7 @@ class Embedding(Cell):
     Raises:
         TypeError: If `vocab_size` or `embedding_size` is not an int.
         TypeError: If `use_one_hot` is not a bool.
-        ValueError: If `padding_idx` is an int which not in range [0, `vocab_size`].
+        ValueError: If `padding_idx` is an int which not in range [0, `vocab_size`).
 
     Supported Platforms:
         ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
@@ -109,7 +109,7 @@ class Embedding(Cell):
         self.init_tensor = initializer(embedding_table, [vocab_size, embedding_size])
         self.padding_idx = padding_idx
         if padding_idx is not None:
-            self.padding_idx = validator.check_int_range(padding_idx, 0, vocab_size, Rel.INC_BOTH,
+            self.padding_idx = validator.check_int_range(padding_idx, 0, vocab_size, Rel.INC_LEFT,
                                                          "padding_idx", self.cls_name)
             if isinstance(self.init_tensor, Tensor) and self.init_tensor.init is not None:
                 self.init_tensor = self.init_tensor.init_data()

mindspore/python/mindspore/ops/function/array_func.py

@@ -1241,6 +1241,7 @@ def squeeze(input_x, axis=()):
         Tensor, the shape of tensor is :math:`(x_1, x_2, ..., x_S)`.
 
     Raises:
+        TypeError: If `input_x` is not a tensor.
         TypeError: If `axis` is neither an int nor tuple.
         TypeError: If `axis` is a tuple whose elements are not all int.
         ValueError: If the corresponding dimension of the specified axis isn't equal to 1.

mindspore/python/mindspore/ops/function/nn_func.py

@@ -1819,13 +1819,13 @@ def grid_sample(input_x, grid, interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zero
         ValueError: If `padding_mode` is not "zeros", "border", "reflection" or a string value.
 
     Supported Platforms:
-        ``CPU`` ``GPU``
+        ``GPU`` ``CPU``
 
     Examples:
         >>> input_x = Tensor(np.arange(16).reshape((2, 2, 2, 2)).astype(np.float32))
         >>> grid = Tensor(np.arange(0.2, 1, 0.1).reshape((2, 2, 1, 2)).astype(np.float32))
         >>> output = ops.grid_sample(input_x, grid, interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros',
-                                     align_corners=True)
+        ...                          align_corners=True)
         >>> print(output)
         [[[[ 1.9      ]
            [ 2.1999998]]

mindspore/python/mindspore/ops/operations/array_ops.py

@@ -6172,9 +6172,9 @@ class IdentityN(Primitive):
 class Range(PrimitiveWithCheck):
     r"""
     Creates a sequence of numbers that begins at `start` and extends by increments of
-    `delta` up to but not including `limit`.
+    `delta` up to but not including `limit`. Length of the created sequence can not exceed 1000000.
 
-    Refer to :func:`mindspore.ops.range` for more detailed.
+    Refer to :func:`mindspore.ops.range` for more details.
 
     Supported Platforms:
         ``GPU`` ``CPU``