mdf_aipname

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

@@ -40,5 +40,3 @@
         - 如果线下训练，建议为每次训练设置 `BATCH_JOB_ID` 环境变量。
         - 分布式训练中，假如使用多个节点（服务器），则必须使用每个节点全部的8张卡。如果只有一个节点（服务器），则没有这样的限制。
 
-
-    .. include:: mindspore.dataset.sync_wait_dataset.rst

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

@@ -1,14 +1,14 @@
-mindspore.dataset.sync_wait_dataset
-===================================
-
-.. py:function:: mindspore.dataset.sync_wait_dataset(rank_id, rank_size, current_epoch)
-
-    等待所有的卡需要的数据集文件下载完成。
-
-    .. note:: 需要配合 `mindspore.dataset.OBSMindDataset` 使用，建议在每次epoch开始前调用。
-
-    **参数：**
-
-    - **rank_id** (int) - 当前卡的逻辑序号。
-    - **rank_size** (int) - 卡的数量。
-    - **current_epoch** (int) - 训练时当前的epoch数。
+mindspore.dataset.sync_wait_for_dataset
+=======================================
+
+.. py:function:: mindspore.dataset.sync_wait_for_dataset(rank_id, rank_size, current_epoch)
+
+    等待所有的卡需要的数据集文件下载完成。
+
+    .. note:: 需要配合 `mindspore.dataset.OBSMindDataset` 使用，建议在每次epoch开始前调用。
+
+    **参数：**
+
+    - **rank_id** (int) - 当前卡的逻辑序号。
+    - **rank_size** (int) - 卡的数量。
+    - **current_epoch** (int) - 训练时当前的epoch数。

docs/api/api_python/mindspore.dataset.rst

@@ -170,6 +170,6 @@ mindspore.dataset
     mindspore.dataset.deserialize
     mindspore.dataset.serialize
     mindspore.dataset.show
-    mindspore.dataset.sync_wait_dataset
+    mindspore.dataset.sync_wait_for_dataset
     mindspore.dataset.utils.imshow_det_bbox
     mindspore.dataset.zip