fix topk param docs

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

@@ -6,7 +6,7 @@
     沿最后一个维度查找 `k` 个最大元素和对应的索引。
 
     .. warning::
-        - 如果 `sorted` 设置为False，它将使用aicpu运算符，性能可能会降低。
+        - 如果 `sorted` 设置为False，它将使用aicpu运算符，性能可能会降低，另外，由于在不同平台上存在内存排布以及遍历方式不同等问题，`sorted` 设置为False时计算结果的显示顺序可能会出现不一致的情况。
 
     如果 `input_x` 是一维Tensor，则查找Tensor中 `k` 个最大元素，并将其值和索引输出为Tensor。`values[k]` 是 `input_x` 中 `k` 个最大元素，其索引是 `indices[k]` 。
 
@@ -18,7 +18,7 @@
     如果两个比较的元素相同，则优先返回索引值较小的元素。
 
     参数：
-        - **sorted** (bool, 可选) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。如果为False，则获取的元素将按值升序排序。默认值：True。
+        - **sorted** (bool, 可选) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。如果为False，则不对获取的元素进行排序。默认值：True。
 
     输入：
         - **input_x** (Tensor) - 需计算的输入，数据类型必须为float16、float32或int32。

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

@@ -6,7 +6,7 @@ mindspore.ops.topk
     沿给定维度查找 `k` 个最大或最小元素和对应的索引。
 
     .. warning::
-        - 如果 `sorted` 设置为False，它将使用aicpu运算符，性能可能会降低。
+        - 如果 `sorted` 设置为False，它将使用aicpu运算符，性能可能会降低，另外，由于在不同平台上存在内存排布以及遍历方式不同等问题，`sorted` 设置为False时计算结果的显示顺序可能会出现不一致的情况。
 
     如果 `input_x` 是一维Tensor，则查找Tensor中 `k` 个最大或最小元素，并将其值和索引输出为Tensor。`values[k]` 是 `input_x` 中 `k` 个最大元素，其索引是 `indices[k]` 。
 
@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.ops.topk
         - **k** (int) - 指定计算最大或最小元素的数量，必须为常量。
         - **dim** (int, 可选) - 需要排序的维度。默认值：None。
         - **largest** (bool, 可选) - 如果为False，则会返回前k个最小值。默认值：True。
-        - **sorted** (bool, 可选) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。如果为False，则获取的元素将按值升序排序。默认值：True。
+        - **sorted** (bool, 可选) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。如果为False，则不对获取的元素进行排序。默认值：True。
 
     返回：
         由 `values` 和 `indices` 组成的tuple。

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

@@ -5692,7 +5692,9 @@ def topk(input_x, k, dim=None, largest=True, sorted=True):
     Finds values and indices of the `k` largest or smallest entries along a given dimension.
 
     .. warning::
-        - If sorted is set to False, it will use the aicpu operator, the performance may be reduced.
+        - If sorted is set to False, it will use the aicpu operator, the performance may be reduced. In addition, due to
+          different memory layout and traversal methods on different platforms, the display order of calculation results
+          may be inconsistent when `sorted` is False.
 
     If the `input_x` is a one-dimensional Tensor, finds the `k` largest  or smallest entries in the Tensor,
     and outputs its value and index as a Tensor. values[`k`] is the `k` largest item in `input_x`,
@@ -5713,7 +5715,7 @@ def topk(input_x, k, dim=None, largest=True, sorted=True):
         dim (int, optional): The dimension to sort along. Default: None.
         largest (bool, optional): If largest is False then the k smallest elements are returned. Default: True.
         sorted (bool, optional): If True, the obtained elements will be sorted by the values in descending order.
-            If False, the obtained elements will be sorted by the values in ascending order. Default: True.
+            If False, the obtained elements will not be sorted. Default: True.
 
     Returns:
         A tuple consisting of `values` and `indexes`.

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

@@ -7862,7 +7862,9 @@ class TopK(Primitive):
     Finds values and indices of the `k` largest entries along the last dimension.
 
     .. warning::
-        - If sorted is set to False, it will use the aicpu operator, the performance may be reduced.
+        - If sorted is set to False, it will use the aicpu operator, the performance may be reduced. In addition, due to
+          different memory layout and traversal methods on different platforms, the display order of calculation results
+          may be inconsistent when `sorted` is False.
 
     If the `input_x` is a one-dimensional Tensor, finds the `k` largest entries in the Tensor,
     and outputs its value and index as a Tensor. values[`k`] is the `k` largest item in `input_x`,
@@ -7879,7 +7881,7 @@ class TopK(Primitive):
 
     Args:
         sorted (bool, optional): If True, the obtained elements will be sorted by the values in descending order.
-            If False, the obtained elements will be sorted by the values in ascending order. Default: True.
+            If False, the obtained elements will not be sorted. Default: True.
 
     Inputs:
         - **input_x** (Tensor) - Input to be computed, data type must be float16, float32 or int32.