From 9b4bf6a7d64d2146ef85163cfa88cc5f3e517db3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xumengjuan1 Date: Fri, 11 Feb 2022 10:30:32 +0800 Subject: [PATCH] modify doc --- docs/api/api_python/mindspore.nn.rst | 2 +- docs/api/api_python/mindspore.ops.rst | 4 ++-- docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Model.rst | 2 +- docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.WarmUpLR.rst | 2 +- 4 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/docs/api/api_python/mindspore.nn.rst b/docs/api/api_python/mindspore.nn.rst index 16631baeb7a..3310fc55804 100644 --- a/docs/api/api_python/mindspore.nn.rst +++ b/docs/api/api_python/mindspore.nn.rst @@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.nn 用于构建神经网络中的预定义构建块或计算单元。 -MindSpore中 `mindspore.nn` 算子与上一版本相比，新增、删除和支持平台的变化信息请参考 `API Updates `_。 +MindSpore中 `mindspore.nn` 接口与上一版本相比，新增、删除和支持平台的变化信息请参考 `API Updates `_。 Cell ---- diff --git a/docs/api/api_python/mindspore.ops.rst b/docs/api/api_python/mindspore.ops.rst index 77b88ce92b9..903ae4686c1 100644 --- a/docs/api/api_python/mindspore.ops.rst +++ b/docs/api/api_python/mindspore.ops.rst @@ -1,13 +1,13 @@ mindspore.ops ============= -算子可用于Cell的构造函数。 +可用于Cell的构造函数的算子。 .. code-block:: import mindspore.ops as ops -MindSpore中 `mindspore.ops` 算子与上一版本相比，新增、删除和支持平台的变化信息请参考 `API Updates `_。 +MindSpore中 `mindspore.ops` 接口与上一版本相比，新增、删除和支持平台的变化信息请参考 `API Updates `_。 operations ---------- diff --git a/docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Model.rst b/docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Model.rst index 6baeddc9208..665a6141906 100644 --- a/docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Model.rst +++ b/docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Model.rst @@ -21,7 +21,7 @@ - auto: 为不同处理器设置专家推荐的混合精度等级，如在GPU上设为"O2"，在Ascend上设为"O3"。该设置方式可能在部分场景下不适用，建议用户根据具体的网络模型自定义设置 `amp_level` 。 在GPU上建议使用"O2"，在Ascend上建议使用"O3"。 - 通过 `kwargs` 设置 `keep_batchnorm_fp32` ，可修改BatchNorm的精度策略， `keep_batchnorm_fp32` 必须为bool类型；通过 `kwargs` 设置 `loss_scale_manager` 可修改损失缩放策略，`loss_scale_manager` 必须为:class:`mindspore.LossScaleManager` 的子类， + 通过 `kwargs` 设置 `keep_batchnorm_fp32` ，可修改BatchNorm的精度策略， `keep_batchnorm_fp32` 必须为bool类型；通过 `kwargs` 设置 `loss_scale_manager` 可修改损失缩放策略，`loss_scale_manager` 必须为 :class:`mindspore.LossScaleManager` 的子类， 关于 `amp_level` 详见 `mindpore.build_train_network` 。 - **boost_level** (str) – `mindspore.boost` 的可选参数, 为boost模式训练等级。支持[“O0”, “O1”, “O2”]. 默认值: “O0”. diff --git a/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.WarmUpLR.rst b/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.WarmUpLR.rst index 1aaac1b3a6a..43e26e09625 100644 --- a/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.WarmUpLR.rst +++ b/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.WarmUpLR.rst @@ -3,7 +3,7 @@ mindspore.nn.WarmUpLR .. py:class:: mindspore.nn.WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps) - 学习率热身。 + 预热学习率。 对于当前step，计算学习率的公式为：