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docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Parameter.rst

@@ -23,7 +23,7 @@
 
         表示该参数是否开启缓存功能。
 
-    .. py:method::  cache_shape
+    .. py:method:: cache_shape
         :property:
 
         如果使用缓存，则返回对应参数的缓存shape。

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

@@ -19,7 +19,7 @@ mindspore.nn.Fbeta
 
         内部评估结果清零。
 
-    .. py:method::eval(average=False)
+    .. py:method:: eval(average=False)
 
         计算fbeta结果。
 

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

@@ -12,7 +12,7 @@ mindspore.nn.Lamb
 
     参数更新如下：
 
-    ..  math::
+    .. math::
         \begin{gather*}
         m_t = \beta_1 m_{t - 1}+ (1 - \beta_1)g_t\\
         v_t = \beta_2 v_{t - 1}  + (1 - \beta_2)g_t^2\\

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

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.Precision
 ======================
 
-.. py:class::  mindspore.nn.Precision(eval_type='classification')
+.. py:class:: mindspore.nn.Precision(eval_type='classification')
 
     计算数据分类的精度，包括单标签场景和多标签场景。
 

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

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.names
 ==================
 
-.. py:function::  mindspore.nn.names()
+.. py:function:: mindspore.nn.names()
 
     获取所有metric的名称。