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docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.ELU.rst

@@ -35,11 +35,3 @@ mindspore.nn.ELU
     - **TypeError** - `alpha` 不是浮点数。
     - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
     - **ValueError** - `alpha` 不等于1.0。
-
-    **样例** :
-
-    >>> x = Tensor(np.array([-1, -2, 0, 2, 1]), mindspore.float32)
-    >>> elu = nn.ELU()
-    >>> result = elu(x)
-    >>> print(result)
-    [-0.63212055  -0.86466473  0.  2.  1.]

docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.Recall.rst

@@ -41,9 +41,9 @@ mindspore.nn.Recall
 
         - **inputs** - 输入 `y_pred` 和 `y`。`y_pred` 和 `y` 支持Tensor、list或numpy.ndarray类型。
 
-        对于'classification'情况，`y_pred` 在大多数情况下由范围 :math:`[0, 1]` 中的浮点数组成，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。`y` 由整数值组成，如果是one_hot编码格式，shape是 :math:`(N,C)` ；如果是类别索引，shape是 :math:`(N,)` 。
+          对于'classification'情况，`y_pred` 在大多数情况下由范围 :math:`[0, 1]` 中的浮点数组成，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。`y` 由整数值组成，如果是one_hot编码格式，shape是 :math:`(N,C)` ；如果是类别索引，shape是 :math:`(N,)` 。
 
-        对于'multilabel'情况，`y_pred` 和 `y` 只能是值为0或1的one-hot编码格式，其中值为1的索引表示正类别。`y_pred` 和 `y` 的shape都是 :math:`(N,C)` 。
+          对于'multilabel'情况，`y_pred` 和 `y` 只能是值为0或1的one-hot编码格式，其中值为1的索引表示正类别。`y_pred` 和 `y` 的shape都是 :math:`(N,C)` 。
 
         **异常：**
 

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

@@ -7,7 +7,7 @@ mindspore.ops.Gather
 
     下图展示了Gather常用的计算过程：
 
-    .. image:: api_img/Gather.png
+    .. image:: Gather.png
 
     其中，params代表输入`input_params`，indices代表要切片的索引`input_indices`。