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.jenkins/check/OWNERS

@@ -23,6 +23,7 @@ approvers:
 - limingqi107
 - linqingke
 - liucunwei
+- luoyang42
 - mickf
 - nsyca
 - ouwenchang

.jenkins/check/config/filter_cpplint.txt

@@ -85,3 +85,4 @@
 "mindspore/mindspore/lite/src/litert/delegate/nnapi/nnapi_implementation.h"                        "build/include_order"
 "mindspore/mindspore/lite/src/litert/delegate/nnapi/nnapi_implementation.cc"                       "build/include_order"
 "mindspore/mindspore/lite/src/extendrt/cxx_api/model/model_impl.cc"                                "whitespace/parens"
+"mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/" "runtime/int"

.jenkins/check/config/filter_linklint.txt

@@ -50,8 +50,8 @@ https://github.com/siju-samuel/darknet/blob/master/
 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu
 https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/ubuntu
 https://dl.google.com/dl/android/maven2/
-https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.9.0/MindInsight/any/mindinsight-1.9.0-py3-none-any.whl
-https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.9.0/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-1.9.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
-https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.9.0/Serving/x86_64/mindspore_serving-1.9.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
-https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.9.0/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-10.1/mindspore_gpu-1.9.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
-https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.9.0/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-11.1/mindspore_gpu-1.9.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
+https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.0.0a0/MindSpore/unified/x86_64/mindspore-2.0.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl \
+https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.0.0a0/MindInsight/any/mindinsight-2.0.0-py3-none-any.whl \
+https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.0.0a0/Serving/x86_64/mindspore_serving-2.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
+https://mindspore.cn*/r2.0.0-alpha/*
+https://www.mindspore.cn*/r2.0.0-alpha/*

.jenkins/check/config/filter_pylint.txt

@@ -75,6 +75,7 @@
 "mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/__init__.py"                                                        "redefined-builtin"
 "mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets.py"                                                        "redefined-builtin"
 "mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets.py"                                                        "broad-except"
+"mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets_user_defined.py"                                           "bad-super-call"
 "mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/graphdata.py"                                                       "super-init-not-called"
 "mindspore/mindspore/python/mindspore/dataset/transforms/py_transforms_util.py"                                          "broad-except"
 

.jenkins/check/config/whitelizard.txt

@@ -19,7 +19,7 @@ mindspore/mindspore/ccsrc/pipeline/jit/init.cc:PYBIND11_MODULE
 mindspore/mindspore/ccsrc/pipeline/jit/parse/resolve.cc:mindspore::parse::ResolveObjectToNode
 mindspore/mindspore/ccsrc/pipeline/jit/pipeline.cc:mindspore::pipeline::GraphExecutorPy::Compile
 mindspore/mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis/prim.cc:mindspore::abstract::ConvertAbstractToPython
-mindspore/mindspore/ccsrc/pybind_api/ir/log_adapter_py.cc:mindspore::PyExceptionInitializer::HandleExceptionPy
+mindspore/mindspore/ccsrc/pybind_api/ir/log_adapter_py.h:mindspore::PyExceptionInitializer::HandleExceptionPy
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/gpu/kernel/math/unary_op_gpu_kernel.h:mindspore::kernel::UnaryOpGpuKernel::Launch
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/ascend/optimizer/ir_fission/dynamic_rnn_grad_fission_v2.cc:mindspore::opt::AddLSTMInputGradNode
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/ascend/kernel/aicpu/aicpu_ops/drop_out_gen_mask_kernels.cc:aicpu::ARMDropOutGenMaskKernel
@@ -153,6 +153,55 @@ mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-genera
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_avx512/nnacl_gemm_avx512_7x16_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_7x16_kernel_nhwc_fp32
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_avx512/nnacl_gemm_avx512_5x48_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_5x48_kernel_nhwc_fp32
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_avx512/nnacl_gemm_avx512_6x64_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_6x64_kernel_nhwc_fp32
+
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_10x16_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_10x16_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_11x32_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_11x32_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_1x96_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_1x96_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_1x32_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_1x32_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_4x16_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_4x16_mask_kernel_nhwc_fp32
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+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_4x80_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_4x80_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_4x48_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_4x48_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_1x80_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_1x80_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_2x80_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_2x80_mask_kernel_nhwc_fp32
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+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_2x96_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_2x96_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_7x16_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_7x16_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_5x48_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_5x48_mask_kernel_nhwc_fp32
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_mask_avx512/nnacl_gemm_avx512_6x64_mask_kernel_nhwc_fp32.c:nnacl_gemm_avx512_6x64_mask_kernel_nhwc_fp32
+
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_fma/nnacl_gemm_fma_3x24_kernel_nc8hw8_fp32.c:nnacl_gemm_fma_3x24_kernel_nc8hw8_fp32
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_fma/nnacl_gemm_fma_2x32_kernel_nc8hw8_fp32_asm.c:nnacl_gemm_fma_2x32_kernel_nc8hw8_fp32
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/experimental/HPC-generator/gemm_fma/nnacl_gemm_fma_12x8_kernel_nc8hw8_fp32_asm.c:nnacl_gemm_fma_12x8_kernel_nc8hw8_fp32
@@ -213,3 +262,5 @@ mindspore/mindspore/ccsrc/pybind_api/ir/tensor_py.cc:mindspore::tensor::RegMetaT
 mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/eltwise_grad_cpu_kernel.cc:mindspore::kernel::EltWiseGradCpuTypeFunc<T>::InitFunc
 mindspore/mindspore/lite/tools/converter/quantizer/weight_quantizer.cc:mindspore::lite::quant::WeightQuantizer::LinearQuant
 mindspore/mindspore/python/mindspore/ops/function/nn_func.py:conv3d
+mindspore/mindspore/python/mindspore/ops/function/nn_func.py:max_unpool3d
+mindspore/mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/kernel/nnacl/fp32/matmul_avx512_mask_fp32.c:GemmRowxColMaskKernelFp32

RELEASE.md

@@ -2,6 +2,122 @@
 
 [查看中文](./RELEASE_CN.md)
 
+## MindSpore 2.0.0-alpha Release Notes
+
+### Major Features and Improvements
+
+#### PyNative
+
+- The default mode of MindSpore is switched to PyNative. If you want to manually set the mode, please refer to https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/advanced/compute_graph.html.
+- Support dynamic shape without padding, three networks are supported as demos: Transformer-GPU, YOLOV5-GPU, ASR-Ascend. Transformer-GPU and YOLOV5-GPU can be downloaded from https://gitee.com/mindspore/models/tree/dynamic_shape. Only the following operators are available on Ascend backend：Add、Assign、BatchMatMul、BiasAdd、BiasAddGrad、Cast、Conv2D、Conv2DBackpropFilter、Conv2DBackpropInput、CTCLoss、Div、Dropout、DropoutDoMask、Equal、ExpandDims、Gather、GetNext、LayerNorm、LayerNormGrad、LessEqual、Load、Log、LogicalAnd、LogicalNot、LogicalOr、LogSoftmax、LogSoftmaxGrad、MatMul、Maximum、Mul、Neg、NotEqual、NPUAllocFloatStatus、NPUClearFloatStatus、OneHot、RealDiv、Reciprocal、ReduceMean、ReduceSum、ReLU、ReluGrad、Reshape、Select、Softmax、StridedSlice、Sub、Tile、Transpose、UnsortedSegmentSum、ZerosLike。The remaining operators have not been fully verified, please use them as appropriate.
+
+#### DataSet
+
+- The TFRecordDataset API can directly read TFRecord files compressed by GZIP or ZLIB.
+- The NumpySliceDataset API can process data of different dimensions at the same time.
+- Optimize the structure of error log to display more clear call stack information for debugging.
+- Fixed `mindspore.dataset.config.set_seed` does not take effect for random seeds in distributed training scenarios.
+
+#### AutoParallel
+
+- Supports more operators with distributed implements.
+
+  Element Wise Operators:AddN, BitwiseAnd, BitwiseOr, BitwiseXor, CumProd, HShrink, HSigmoid, IsFinite, Mish, MulNoNan, Rint, SeLU, SoftShrink, TruncateDiv, TruncateMod, Xdivy Xlogy, InplaceAdd, InplacSub, InplaceUpdate, Cdist, L2Loss, Lerp.
+
+  Math Operators:SquaredDifference, Erfinv, MaskedFill, SplitV, Gamma, KLDivLoss, LinSpace.
+
+  Scatter Operators:ScatterAdd,ScatterDiv,ScatterMax,ScatterMul,ScatterNdAdd,ScatterNdSub,ScatterNdUpdate,ScatterSub,TensorScatterAdd,TensorScatterDiv,TensorScatterMax,TensorScatterMax,TensorScatterMul,TensorScatterAdd,TensorScatterUpdate.
+
+- Add new apis `transform_checkpoints` and `transform_checkpoint_by_rank` to transfer the distributed checkpoint files by strategy files. Please refer to https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/en/master/parallel/resilience_train_and_predict.html。
+
+### API Change
+
+#### operator
+
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.AdaptiveMaxPool3D`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.AdjustHue`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BartlettWindow`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselJ0`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselJ1`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselK0`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselK0e`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselK1`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselK1e`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselY0`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BesselY1`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Betainc`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Bincount`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.BlackmanWindow`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Bucketize`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.CombinedNonMaxSuppression`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.CompareAndBitpack`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Complex`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.DataFormatVecPermute`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Eig`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.EuclideanNorm`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Expand`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ExtractGlimpse`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.FillDiagonal`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.FractionalAvgPool`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.FractionalMaxPool`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Gcd`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.HammingWindow`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Histogram`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.HSVToRGB`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Lcm`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.LeftShift`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ListDiff`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.LogSpace`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Lstsq`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MatrixDiagPartV3`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MatrixDiagV3`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MatrixExp`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MatrixPower`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MaxPool3DWithArgmax`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MaxUnpool2D`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.MultilabelMarginLoss`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.NextAfter`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Orgqr`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ReduceStd`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ResizeNearestNeighborV2`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.RGBToHSV`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.RightShift`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Roll`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.SampleDistortedBoundingBoxV2`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ScaleAndTranslate`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ScatterAddWithAxis`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ScatterNdDiv`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ScatterNdMax`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.ScatterNdMul`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.STFT`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.Trace`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.UpsampleNearest3D`.
+- [STABLE] Add operator primitive for `mindspore.ops.UpsampleTrilinear3D`.
+- [STABLE] Add distributed weight conversion interface `mindspore.parallel.transform_checkpoints`.
+- [STABLE] Add distributed weight conversion interface `mindspore.parallel.transform_checkpoint_by_rank`.
+
+#### Backwards Incompatible Change
+
+##### Python API
+
+- The `mindspore.ms_function` interface is renamed to `mindspore.jit`, and `mindspore.ms_function` will be deprecated and removed in a future version.
+- The `mindspore.ms_class` interface is renamed to `mindspore.jit_class`, and `mindspore.ms_class` will be deprecated and removed in a future version.
+- The `mindspore.dataset.map` interface parameter `column_order` does not take effect, use`mindspore.dataset.project`.
+- The `mindspore.dataset.close_pool` and `mindspore.dataset.to_device` and `mindspore.dataset.set_dynamic_columns` are deprecated and removed in this version.
+
+### Bug fixes
+
+- Fixed an issue where the mixed precision functional interface could not modify the backend driver in graph mode
+- Fixed the problem that users can automatically transfer device_id in the single-P scenario for the following networks:（mobilenetv1/fasterrcnn/yolov3/yolov4/yolov5/unet/openpose/simplepose/crnn/gnmtv2/faceattribute/facequality/facedetection）
+
+### Contributors
+
+Thanks goes to these wonderful people:
+
+AGroupofProbiotocs, anzhengqi, askmiao, baihuawei, baiyangfan, bai-yangfan, bingyaweng, BowenK, buxue, caifubi, CaoJian, caojian05, caozhou, Cathy, changzherui, chenbo116, chenfei, chengxianbin, chenhaozhe, chenjianping, chenzomi, chenzupeng, chujinjin, cj, cjh9368, Corleone, damon0626, danish, Danish, davidmc, dayschan, doitH, dong-li001, fary86, fuzhiye, Gaoxiong, GAO_HYP_XYJ, gengdongjie, Gogery, gongdaguo, gray0v0, gukecai, guoqi, gzhcv, hangq, hanhuifeng2020, Harshvardhan, He, heleiwang, hesham, hexia, Hoai, HuangBingjian, huangdongrun, huanghui, huangxinjing, huqi, huzhifeng, hwjiaorui, Jiabin Liu, jianghui58, Jiaqi, jin-xiulang, jinyaohui, jjfeing, John, jonyguo, JulyAi, jzg, kai00, kingfo, kingxian, kpy, kswang, liuyongqi, laiyongqiang, leonwanghui, liangchenghui, liangzelang, lichen_101010, lichenever, lihongkang, lilei, limingqi107, ling, linqingke, Lin Xh, liubuyu, liuwenhao4, liuxiao78, liuxiao93, liuyang_655, liuzhongkai, Lixia, lixian, liyanliu, liyong, lizhenyu, luopengting, lvchangquan, lvliang, lz, maning202007, Margaret_wangrui, mengyuanli, Ming_blue, ms_yan, ougongchang, panfengfeng, panyifeng, Payne, Peilin, peixu_ren, Pengyongrong, qianlong, qianjiahong, r1chardf1d0, riemann_penn, rmdyh, Sheng, shenwei41, simson, Simson, Su, sunsuodong, tao_yunhao, tinazhang, VectorSL, , Wan, wandongdong, wangdongxu, wangmin,  wangyue01, wangzhe, wanyiming, Wei, wenchunjiang, wilfChen, WilliamLian, wsc, wudenggang, wukesong, wuweikang, wuxuejian, Xiao Tianci, Xiaoda, xiefangqi, xinyunfan, xuanyue, xuyongfei, yanghaitao, yanghaitao1, yanghaoran, YangLuo, yangruoqi713, yankai, yanzhenxiang2020, yao_yf, yepei6, yeyunpeng, Yi, yoni, yoonlee666, yuchaojie, yujianfeng, yuximiao, zengzitao, Zhang,  zhanghuiyao, zhanghui_china, zhangxinfeng3, zhangyihui, zhangz0911gm, zhanke, zhanyuan, zhaodezan, zhaojichen, zhaoting, zhaozhenlong, zhengjun10, zhiqwang, zhoufeng, zhousiyi, zhouyaqiang, zhouyifengCode, Zichun, Ziyan, zjun, ZPaC, wangfengwfwf, zymaa, gerayking, shu-kun-zhang.
+
+Contributions of any kind are welcome!
+
 ## MindSpore 1.9.0 Release Notes
 
 ### Major Features and Improvements
@@ -191,7 +307,7 @@ Contributions of any kind are welcome!
 - [STABLE] When using the map operation for dataset objects and the parameters like: num_parallel_workers > 1 and python_multiprocessing=True, the multi-process mechanism is optimized, so that the data channel and child processes are mapped one by one, avoiding excessive file handle occupation, and closing_pool interface is also deleted.
 - [STABLE] Add a batch of Vision, Text and Audio data augmentation operations.
 - [STABLE] Fix a bug where the flat_map method of the Dataset class does not flatten the result.
-- [STABLE] Unify import paths of dataset augmentation APIs to provide more easier way to use. Refer to [latest api usages](https://www.mindspore.cn/docs/en/master/api_python/mindspore.dataset.vision.html).
+- [STABLE] Unify import paths of dataset augmentation APIs to provide more easier way to use. Refer to [latest api usages](https://www.mindspore.cn/docs/en/r1.8/api_python/mindspore.dataset.vision.html).
 
 ### API Change
 

RELEASE_CN.md

@@ -2,6 +2,120 @@
 
 [View English](./RELEASE.md)
 
+## MindSpore 2.0.0-alpha Release Notes
+
+### 主要特性和增强
+
+#### PyNative
+
+- MindSpore默认模式切换成PyNative模式。需要手动设置模式可以参考文档:https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/advanced/compute_graph.html
+- 完成动态shape执行方案重构，提升反向构图性能，支持非padding方案的动态shape网络编程，当前主要验证网络Transformer-GPU、YOLOV5-GPU、ASR-Ascend。Transformer-GPU和YOLOV5-GPU可以从以下链接获取：https://gitee.com/mindspore/models/tree/dynamic_shape 。Ascend后端受算子适配度限制，只支持下列算子：Add、Assign、BatchMatMul、BiasAdd、BiasAddGrad、Cast、Conv2D、Conv2DBackpropFilter、Conv2DBackpropInput、CTCLoss、Div、Dropout、DropoutDoMask、Equal、ExpandDims、Gather、GetNext、LayerNorm、LayerNormGrad、LessEqual、Load、Log、LogicalAnd、LogicalNot、LogicalOr、LogSoftmax、LogSoftmaxGrad、MatMul、Maximum、Mul、Neg、NotEqual、NPUAllocFloatStatus、NPUClearFloatStatus、OneHot、RealDiv、Reciprocal、ReduceMean、ReduceSum、ReLU、ReluGrad、Reshape、Select、Softmax、StridedSlice、Sub、Tile、Transpose、UnsortedSegmentSum、ZerosLike。其余算子未经过完整验证, 请酌情使用。
+
+#### DataSet
+
+- TFRecordDataset API支持直接读取通过GZIP或ZLIB压缩后的TFRecord文件。
+- NumpySliceDataset API支持同时处理不同维度的数据。
+- 优化错误日志信息的结构，展示更清晰的调用栈信息便于调试、定位问题。
+- 修复分布式训练场景下 `mindspore.dataset.config.set_seed` 对随机种子设置不生效的问题。
+
+#### AutoParallel
+
+- 支持更多算子分布式能力。
+
+  Element Wise类算子：AddN、 BitwiseAnd、 BitwiseOr、 BitwiseXor、 CumProd、 HShrink、 HSigmoid、 IsFinite、 Mish、 MulNoNan、 Rint、 SeLU、 SoftShrink、 TruncateDiv、 TruncateMod、 Xdivy Xlogy、 InplaceAdd、 InplacSub、 InplaceUpdate、 Cdist、 L2Loss、 Lerp。
+
+  Math类算子：SquaredDifference、 Erfinv、 MaskedFill、 SplitV、 Gamma、 KLDivLoss、 LinSpace。Scatter类算子：ScatterAdd、ScatterDiv、ScatterMax、ScatterMul、ScatterNdAdd、ScatterNdSub、ScatterNdUpdate、ScatterSub、TensorScatterAdd、TensorScatterDiv、TensorScatterMax、TensorScatterMax、TensorScatterMul、TensorScatterAdd、TensorScatterUpdate。
+
+- 增加`transform_checkpoints`和`transform_checkpoint_by_rank`接口。给定转换前后的策略文件，即可实现对分布式权重转换。详情可以参考：https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/parallel/resilience_train_and_predict.html 。
+
+### API变更
+
+#### 算子
+
+- [STABLE] `mindspore.ops.AdaptiveMaxPool3D` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.AdjustHue` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BartlettWindow` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselJ0` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselJ1` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselK0` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselK0e` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselK1` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselK1e` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselY0` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BesselY1` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Betainc` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Bincount` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.BlackmanWindow` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Bucketize` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.CombinedNonMaxSuppression` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.CompareAndBitpack` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Complex` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.DataFormatVecPermute` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Eig` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.EuclideanNorm` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Expand` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ExtractGlimpse` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.FillDiagonal` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.FractionalAvgPool` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.FractionalMaxPool` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Gcd` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.HammingWindow` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Histogram` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.HSVToRGB` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Lcm` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.LeftShift` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ListDiff` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.LogSpace` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Lstsq` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MatrixDiagPartV3` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MatrixDiagV3` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MatrixExp` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MatrixPower` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MaxPool3DWithArgmax` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MaxUnpool2D` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.MultilabelMarginLoss` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.NextAfter` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Orgqr` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ReduceStd` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ResizeNearestNeighborV2` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.RGBToHSV` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.RightShift` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Roll` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.SampleDistortedBoundingBoxV2` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ScaleAndTranslate` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ScatterAddWithAxis` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ScatterNdDiv` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ScatterNdMax` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.ScatterNdMul` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.STFT` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.Trace` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.UpsampleNearest3D` 新增算子原语。
+- [STABLE] `mindspore.ops.UpsampleTrilinear3D` 新增算子原语。
+- [STABLE]`mindspore.parallel.transform_checkpoints` 新增分布式权重转换接口。
+- [STABLE]`mindspore.parallel.transform_checkpoint_by_rank` 新增分布式权重转换接口。
+
+#### 非兼容性变更
+
+##### Python API
+
+- `mindspore.ms_function`接口名替换为`mindspore.jit`，`mindspore.ms_function` 将在未来版本中弃用并删除。
+- `mindspore.ms_class`接口名替换为`mindspore.jit_class`，`mindspore.ms_class` 将在未来版本中弃用并删除。
+- `mindspore.dataset.map`接口参数 `column_order` 不再生效，使用`mindspore.dataset.project`替换。
+- `mindspore.dataset.close_pool`、`mindspore.dataset.to_device`、`mindspore.dataset.set_dynamic_columns` 接口在之前版本已废弃，当前版本正式删除。
+
+### Bug fixes
+
+- 修复混合精度函数式接口在图模式下不能修改后端驱动的问题。
+- 修复以下网络在单P场景下用户可自动传入device_id（mobilenetv1/fasterrcnn/yolov3/yolov4/yolov5/unet/openpose/simplepose/crnn/gnmtv2/faceattribute/facequality/facedetection） 。
+
+### 贡献者
+
+感谢以下人员做出的贡献:
+
+AGroupofProbiotocs, anzhengqi, askmiao, baihuawei, baiyangfan, bai-yangfan, bingyaweng, BowenK, buxue, caifubi, CaoJian, caojian05, caozhou, Cathy, changzherui, chenbo116, chenfei, chengxianbin, chenhaozhe, chenjianping, chenzomi, chenzupeng, chujinjin, cj, cjh9368, Corleone, damon0626, danish, Danish, davidmc, dayschan, doitH, dong-li001, fary86, fuzhiye, Gaoxiong, GAO_HYP_XYJ, gengdongjie, Gogery, gongdaguo, gray0v0, gukecai, guoqi, gzhcv, hangq, hanhuifeng2020, Harshvardhan, He, heleiwang, hesham, hexia, Hoai, HuangBingjian, huangdongrun, huanghui, huangxinjing, huqi, huzhifeng, hwjiaorui, Jiabin Liu, jianghui58, Jiaqi, jin-xiulang, jinyaohui, jjfeing, John, jonyguo, JulyAi, jzg, kai00, kingfo, kingxian, kpy, kswang, liuyongqi, laiyongqiang, leonwanghui, liangchenghui, liangzelang, lichen_101010, lichenever, lihongkang, lilei, limingqi107, ling, linqingke, Lin Xh, liubuyu, liuwenhao4, liuxiao78, liuxiao93, liuyang_655, liuzhongkai, Lixia, lixian, liyanliu, liyong, lizhenyu, luopengting, lvchangquan, lvliang, lz, maning202007, Margaret_wangrui, mengyuanli, Ming_blue, ms_yan, ougongchang, panfengfeng, panyifeng, Payne, Peilin, peixu_ren, Pengyongrong, qianlong, qianjiahong, r1chardf1d0, riemann_penn, rmdyh, Sheng, shenwei41, simson, Simson, Su, sunsuodong, tao_yunhao, tinazhang, VectorSL, , Wan, wandongdong, wangdongxu, wangmin,  wangyue01, wangzhe, wanyiming, Wei, wenchunjiang, wilfChen, WilliamLian, wsc, wudenggang, wukesong, wuweikang, wuxuejian, Xiao Tianci, Xiaoda, xiefangqi, xinyunfan, xuanyue, xuyongfei, yanghaitao, yanghaitao1, yanghaoran, YangLuo, yangruoqi713, yankai, yanzhenxiang2020, yao_yf, yepei6, yeyunpeng, Yi, yoni, yoonlee666, yuchaojie, yujianfeng, yuximiao, zengzitao, Zhang,  zhanghuiyao, zhanghui_china, zhangxinfeng3, zhangyihui, zhangz0911gm, zhanke, zhanyuan, zhaodezan, zhaojichen, zhaoting, zhaozhenlong, zhengjun10, zhiqwang, zhoufeng, zhousiyi, zhouyaqiang, zhouyifengCode, Zichun, Ziyan, zjun, ZPaC, wangfengwfwf, zymaa, gerayking, shu-kun-zhang.
+
+欢迎以任何形式对项目提供贡献！
+
 ## MindSpore 1.9.0 Release Notes
 
 ### 主要特性和增强
@@ -191,7 +305,7 @@ AGroupofProbiotocs, anzhengqi, askmiao, baihuawei, baiyangfan, bai-yangfan, bing
 - [STABLE] 对于数据集对象使用map操作时，同时num_parallel_workers>1并且python_multiprocessing=True时，进行了多进程的机制优化，使得数据通道与子进程一一映射，避免了过多的文件句柄占用，同时close_pool这个接口也被删除。
 - [STABLE] 新增一批Vision、Text和Audio类数据增强操作。
 - [STABLE] 修复数据集类的flat_map方法未将结果展平的错误。
-- [STABLE] 统一数据集增强API的导入路径，提供更简单的使用方法，请参阅[最新的API用法](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore.dataset.vision.html)。
+- [STABLE] 统一数据集增强API的导入路径，提供更简单的使用方法，请参阅[最新的API用法](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/mindspore.dataset.vision.html)。
 
 ### API变更
 

Third_Party_Open_Source_Software_Notice

@@ -9684,3 +9684,17 @@ AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
 LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
 OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
 SOFTWARE.
+
+Software: cuCollections d6ba69b1
+Copyright notice:
+Copyright (c) 2017-2022, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2018-2021, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2018-2022, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2020, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2020-2021, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2020-2022, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2021, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2021-2022, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright (c) 2022, NVIDIA CORPORATION.
+Copyright 2019 NVIDIA Corporation
+Copyright (c) 2018-2022, NVIDIA CORPORATION.

docs/api/api_python/amp/mindspore.amp.all_finite.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.amp.all_finite
 ========================
 
-.. py:function:: mindspore.amp.all_finite(inputs)
+.. py:function:: mindspore.amp.all_finite(inputs, status=None)
 
     检查inputs是否是有效值（无溢出）。
 
@@ -12,6 +12,7 @@ mindspore.amp.all_finite
 
     参数：
         - **inputs** (Union(tuple(Tensor), list(Tensor))) - 可迭代的Tensor。
+        - **status** (Tensor) - 溢出检测时所需要的初始状态，仅在Ascend需要。默认值：None。
 
     返回：
         Tensor，布尔类型的标量Tensor。

docs/api/api_python/amp/mindspore.amp.init_status.rst

@@ -0,0 +1,12 @@
+mindspore.amp.init_status
+===========================
+
+.. py:function:: mindspore.amp.init_status()
+
+    初始化溢出状态检测变量。
+
+    .. note::
+        该接口仅在Ascend后端有效，在GPU、CPU上调用的返回值没有作用。
+
+    返回：
+        Tensor，shape为 (8,) 。

docs/api/api_python/dataset/dataset_method/operation/mindspore.dataset.Dataset.map.rst

@@ -12,9 +12,9 @@ mindspore.dataset.Dataset.map
     最后一个数据增强的输出列的列名由 `output_columns` 指定，如果没有指定 `output_columns` ，输出列名与 `input_columns` 一致。
 
     - 如果使用的是 `mindspore` `dataset` 提供的数据增强（
-      `vision类 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore.dataset.vision.html>`_ ，
-      `nlp类 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore.dataset.text.html>`_ ，
-      `audio类 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore.dataset.audio.html>`_ ），请使用如下参数：
+      `vision类 <https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0.0-alpha/api_python/mindspore.dataset.transforms.html#视觉>`_ ，
+      `nlp类 <https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0.0-alpha/api_python/mindspore.dataset.transforms.html#文本>`_ ，
+      `audio类 <https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0.0-alpha/api_python/mindspore.dataset.transforms.html#音频>`_ ），请使用如下参数：
 
       .. image:: map_parameter_cn.png
 
@@ -31,9 +31,9 @@ mindspore.dataset.Dataset.map
 
           - python_multiprocessing (bool, 可选) - 启用Python多进程模式加速map操作。当传入的 `operations` 计算量很大时，开启此选项可能会有较好效果。默认值：False。
           - max_rowsize (int, 可选) - 指定在多进程之间复制数据时，共享内存分配的最大空间，仅当 `python_multiprocessing` 为True时，该选项有效。默认值：16，单位为MB。
-          - 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。
+          - 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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
           - callbacks (DSCallback, list[DSCallback], 可选) - 要调用的Dataset回调函数列表。默认值：None。
-          - offload (bool, 可选) - 是否进行异构硬件加速，详情请阅读 `数据准备异构加速 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/dataset_offload.html>`_ 。默认值：None。
+          - offload (bool, 可选) - 是否进行异构硬件加速，详情请阅读 `数据准备异构加速 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r2.0.0-alpha/dataset/dataset_offload.html>`_ 。默认值：None。
 
     .. note::
         - `operations` 参数接收 `TensorOperation` 类型的数据处理操作，以及用户定义的Python函数(PyFuncs)。

docs/api/api_python/dataset/dataset_method/operation/mindspore.dataset.Dataset.save.rst

@@ -57,7 +57,7 @@ mindspore.dataset.Dataset.save
     .. note::
         1. 如需按顺序保存数据，将数据集的 `shuffle` 设置为False，将 `num_files` 设置为1。
         2. 在执行保存操作之前，不要使用batch操作、repeat操作或具有随机属性的数据增强的map操作。
-        3. 当数据的维度可变时，只支持1维数组或者在第0维变化的多维数组。
+        3. 当数据的维度可变时，只支持一维数组或者在第零维变化的多维数组。
         4. 不支持UINT64类型、多维的UINT8类型、多维STRING类型。
 
     参数：

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.AGNewsDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.dataset.AGNewsDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.AmazonReviewDataset.rst

@@ -23,7 +23,7 @@ mindspore.dataset.AmazonReviewDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CLUEDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.CLUEDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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：
 

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CSVDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Caltech256Dataset.rst

@@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.dataset.Caltech256Dataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CelebADataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.CelebADataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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：

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar100Dataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.Cifar100Dataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Cifar10Dataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.Cifar10Dataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CityscapesDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.dataset.CityscapesDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset
         - **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。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。默认值：None。
         - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。默认值：None。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.CocoDataset.rst

@@ -16,7 +16,7 @@
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。
 

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.DBpediaDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.DBpediaDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.DIV2KDataset.rst

@@ -20,7 +20,7 @@ mindspore.dataset.DIV2KDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.DatasetCache.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.dataset.DatasetCache
 
     创建数据缓存客户端实例。
 
-    关于单节点数据缓存的使用，请参阅 `单节点数据缓存教程 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。
+    关于单节点数据缓存的使用，请参阅 `单节点数据缓存教程 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。
 
     参数：
         - **session_id** (int) - 当前数据缓存客户端的会话ID，用户在命令行开启缓存服务端后可通过 `cache_admin -g` 获取。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.EMnistDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.EMnistDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.EnWik9Dataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.EnWik9Dataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.FakeImageDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.FakeImageDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.FashionMnistDataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.FashionMnistDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.FlickrDataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.GraphData.rst

@@ -6,6 +6,9 @@ mindspore.dataset.GraphData
     从共享文件或数据库中读取用于GNN训练的图数据集。
     支持读取图数据集Cora、Citeseer和PubMed。
 
+    关于如何将源数据集加载到mindspore中请参考 `图数据加载与处理 <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/
+    r2.0.0-alpha/advanced/dataset/augment_graph_data.html>`_ 。
+
     参数：
         - **dataset_file** (str) - 数据集文件路径。
         - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.IMDBDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.IMDBDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset.rst

@@ -24,7 +24,7 @@ mindspore.dataset.IWSLT2016Dataset
         - **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。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset.rst

@@ -25,7 +25,7 @@ mindspore.dataset.IWSLT2017Dataset
         - **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。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.ImageFolderDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.ImageFolderDataset
         - **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。
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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：

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.KMnistDataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.KMnistDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.LJSpeechDataset.rst

@@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.dataset.LJSpeechDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.ManifestDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@
         - **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。
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_files` 路径下不包含任何数据文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.MindDataset.rst

@@ -23,7 +23,7 @@
         - **padded_sample** (dict, 可选) - 指定额外添加到数据集的样本，可用于在分布式训练时补齐分片数据，注意字典的键名需要与 `column_list` 指定的列名相同。默认值：None，不添加样本。需要与 `num_padded` 参数同时使用。
         - **num_padded** (int, 可选) - 指定额外添加的数据集样本的数量。在分布式训练时可用于为数据集补齐样本，使得总样本数量可被 `num_shards` 整除。默认值：None，不添加样本。需要与 `padded_sample` 参数同时使用。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.MnistDataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.MnistDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.PennTreebankDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.PennTreebankDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.PhotoTourDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.dataset.PhotoTourDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Places365Dataset.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ mindspore.dataset.Places365Dataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.QMnistDataset.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.dataset.QMnistDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.RandomDataset.rst

@@ -12,7 +12,7 @@ mindspore.dataset.RandomDataset
         - **columns_list** (list[str], 可选) - 指定生成数据集的列名。默认值：None，生成的数据列将以"c0"、"c1"、"c2" ... "cn"的规则命名。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
         - **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。
         - **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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.SBUDataset.rst

@@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.dataset.SBUDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.STL10Dataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.STL10Dataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.SemeionDataset.rst

@@ -15,7 +15,7 @@ mindspore.dataset.SemeionDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.SogouNewsDataset.rst

@@ -11,7 +11,7 @@ mindspore.dataset.SogouNewsDataset
         - **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'。默认值：None，读取全部样本。
           取值为 'train'时将会读取45万个训练样本，取值为 'test'时将会读取6万个测试样本，取值为 'all'时将会读取全部51万个样本。默认值：None，读取全部样本。
-        - **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_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。
         - **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： `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：
@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.SogouNewsDataset
         - **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。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.SpeechCommandsDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.dataset.SpeechCommandsDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.TFRecordDataset.rst

@@ -26,7 +26,7 @@ mindspore.dataset.TFRecordDataset
         - **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。
         - **shard_equal_rows** (bool, 可选) - 分布式训练时，为所有分片获取等量的数据行数。默认值：False。如果 `shard_equal_rows` 为False，则可能会使得每个分片的数据条目不相等，从而导致分布式训练失败。因此当每个TFRecord文件的数据数量不相等时，建议将此参数设置为True。注意，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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.TedliumDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.dataset.TedliumDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.TextFileDataset.rst

@@ -18,7 +18,7 @@
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **ValueError** - `dataset_files` 参数所指向的文件无效或不存在。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.UDPOSDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.UDPOSDataset
         - **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。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.USPSDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.USPSDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.VOCDataset.rst

@@ -26,7 +26,7 @@ mindspore.dataset.VOCDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。
 

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.WIDERFaceDataset.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ mindspore.dataset.WIDERFaceDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 不包含任何数据文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.WaitedDSCallback.rst

@@ -3,11 +3,11 @@ mindspore.dataset.WaitedDSCallback
 
 .. py:class:: mindspore.dataset.WaitedDSCallback(step_size=1)
 
-    阻塞式数据处理回调类的抽象基类，用于与训练回调类 `mindspore.train.Callback <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/train/mindspore.train.Callback.html#mindspore.train.Callback>`_ 的同步。
+    阻塞式数据处理回调类的抽象基类，用于与训练回调类 `mindspore.train.Callback <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0.0-alpha/api_python/train/mindspore.train.Callback.html#mindspore.train.Callback>`_ 的同步。
 
     可用于在step或epoch开始前执行自定义的回调方法，例如在自动数据增强中根据上一个epoch的loss值来更新增强操作参数配置。
 
-    用户可通过 `train_run_context` 获取网络训练相关信息，如 `network` 、 `train_network` 、 `epoch_num` 、 `batch_num` 、 `loss_fn` 、 `optimizer` 、 `parallel_mode` 、 `device_number` 、 `list_callback` 、 `cur_epoch_num` 、 `cur_step_num` 、 `dataset_sink_mode` 、 `net_outputs` 等，详见 `mindspore.train.Callback <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/train/mindspore.train.Callback.html#mindspore.train.Callback>`_ 。
+    用户可通过 `train_run_context` 获取网络训练相关信息，如 `network` 、 `train_network` 、 `epoch_num` 、 `batch_num` 、 `loss_fn` 、 `optimizer` 、 `parallel_mode` 、 `device_number` 、 `list_callback` 、 `cur_epoch_num` 、 `cur_step_num` 、 `dataset_sink_mode` 、 `net_outputs` 等，详见 `mindspore.train.Callback <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0.0-alpha/api_python/train/mindspore.train.Callback.html#mindspore.train.Callback>`_ 。
 
     用户可通过 `ds_run_context` 获取数据处理管道相关信息，包括 `cur_epoch_num` (当前epoch数)、 `cur_step_num_in_epoch` (当前epoch的step数)、 `cur_step_num` (当前step数)。
 

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.WikiTextDataset.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.dataset.WikiTextDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.YahooAnswersDataset.rst

@@ -22,7 +22,7 @@ mindspore.dataset.YahooAnswersDataset
 
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.YelpReviewDataset.rst

@@ -23,7 +23,7 @@ mindspore.dataset.YelpReviewDataset
         - **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。
         - **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。
-        - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.YesNoDataset.rst

@@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.dataset.YesNoDataset
         - **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。
+        - **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/r2.0.0-alpha/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。

docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.AmplitudeToDB.rst

@@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.dataset.audio.AmplitudeToDB
         - **top_db** (float, 可选) - 最小截止分贝值，取值为非负数。默认值：80.0。
 
     异常：
-        - **TypeError** - 当 `stype` 的类型不为 :class:`mindspore.dataset.audio.utils.ScaleType` 。
+        - **TypeError** - 当 `stype` 的类型不为 :class:`mindspore.dataset.audio.ScaleType` 。
         - **TypeError** - 当 `ref_value` 的类型不为float。
         - **ValueError** - 当 `ref_value` 不为正数。
         - **TypeError** - 当 `amin` 的类型不为float。

docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.Angle.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.dataset.audio.Angle
 
     计算复数序列的角度。
 
-    .. note:: 待处理音频维度需为(..., complex=2)。第0维代表实部，第1维代表虚部。
+    .. note:: 待处理音频维度需为(..., complex=2)。第零维代表实部，第一维代表虚部。
 
     异常：
         - **RuntimeError** - 当输入音频的shape不为<..., complex=2>。

docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.ComplexNorm.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.dataset.audio.ComplexNorm
 
     计算复数序列的范数。
 
-    .. note:: 待处理音频维度需为(..., complex=2)。第0维代表实部，第1维代表虚部。
+    .. note:: 待处理音频维度需为(..., complex=2)。第零维代表实部，第一维代表虚部。
 
     参数：
         - **power** (float, 可选) - 范数的幂，取值必须非负。默认值：1.0。

docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.TimeStretch.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.dataset.audio.TimeStretch
 
     以给定的比例拉伸音频短时傅里叶（Short Time Fourier Transform, STFT）频谱的时域，但不改变音频的音高。
 
-    .. note:: 待处理音频维度需为(..., freq, time, complex=2)。第0维代表实部，第1维代表虚部。
+    .. note:: 待处理音频维度需为(..., freq, time, complex=2)。第零维代表实部，第一维代表虚部。
 
     参数：
         - **hop_length** (int, 可选) - STFT窗之间每跳的长度，即连续帧之间的样本数。默认值：None，表示取 `n_freq - 1` 。

docs/api/api_python/dataset_audio/mindspore.dataset.audio.rst

@@ -12,4 +12,4 @@ API样例中常用的导入模块如下：
 常用数据处理术语说明如下：
 
 - TensorOperation，所有C++实现的数据处理操作的基类。
-- AudioTensorOperation，所有音频数据处理操作的基类，派生自TensorOperation。
+- AudioTensorOperation，所有音频数据处理操作的基类，派生自TensorOperation。

docs/api/api_python/dataset_text/mindspore.dataset.text.CaseFold.rst

@@ -3,7 +3,7 @@ mindspore.dataset.text.CaseFold
 
 .. py:class:: mindspore.dataset.text.CaseFold()
 
-    将UTF-8编码字符串中的字符规范化为小写，相比 :func:`str.lower` 支持更多字符。
+    将UTF-8编码字符串中的字符规范化为小写，相比 :code:`str.lower` 支持更多字符。
 
     支持的输入规范化形式详见 `ICU_Normalizer2 <https://unicode-org.github.io/icu-docs/apidoc/released/icu4c/classicu_1_1Normalizer2.html>`_ 。
 

docs/api/api_python/mindrecord/mindspore.mindrecord.Cifar100ToMR.rst

@@ -4,7 +4,7 @@
     将CIFAR-100数据集转换为MindRecord格式数据集。
 
     .. note::
-        示例的详细信息，请参见 `转换CIFAR-10数据集 <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/advanced/dataset/record.html#转换cifar-10数据集>`_ 。
+        示例的详细信息，请参见 `转换CIFAR-10数据集 <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.0.0-alpha/advanced/dataset/record.html#转换cifar-10数据集>`_ 。
 
     参数：
         - **source** (str) - 待转换的CIFAR-100数据集文件所在目录的路径。