[Docathon][Fix Doc Format No.19、20]

docs/api/paddle/amp/GradScaler_cn.rst

@@ -7,13 +7,13 @@ GradScaler
 
 
 
-GradScaler 用于动态图模式下的"自动混合精度"的训练。它控制 loss 的缩放比例，有助于避免浮点数溢出的问题。这个类具有 ``scale()``、 ``unscale_()``、 ``step()``、 ``update()``、 ``minimize()``和参数的``get()/set()``等方法。
+GradScaler 用于动态图模式下的"自动混合精度"的训练。它控制 loss 的缩放比例，有助于避免浮点数溢出的问题。这个类具有 ``scale()``、 ``unscale_()``、 ``step()``、 ``update()``、 ``minimize()`` 和参数的 ``get()/set()`` 等方法。
 
 ``scale()`` 用于让 loss 乘上一个缩放的比例。
 ``unscale_()`` 用于让 loss 除去一个缩放的比例。
 ``step()`` 与 ``optimizer.step()`` 类似，执行参数的更新，不更新缩放比例 loss_scaling。
 ``update()`` 更新缩放比例。
-``minimize()`` 与 ``optimizer.minimize()`` 类似，执行参数的更新，同时更新缩放比例 loss_scaling，等效与``step()``+``update()``。
+``minimize()`` 与 ``optimizer.minimize()`` 类似，执行参数的更新，同时更新缩放比例 loss_scaling，等效与 ``step()``+``update()``。
 
 通常，GradScaler 和 ``paddle.amp.auto_cast`` 一起使用，来实现动态图模式下的"自动混合精度"。
 
@@ -43,7 +43,7 @@ scale(var)
 '''''''''
 
 将 Tensor 乘上缩放因子，返回缩放后的输出。
-如果这个 :class:`GradScaler` 的实例不使用 loss scaling，则返回的输出将保持不变。
+如果这个 :class: `GradScaler` 的实例不使用 loss scaling，则返回的输出将保持不变。
 
 **参数**
 
@@ -57,7 +57,7 @@ scale(var)
 
 COPY-FROM: paddle.amp.GradScaler.scale
 
-minimize(optimizer, *args, **kwargs)
+minimize(optimizer, args, kwargs)
 '''''''''
 
 这个函数与 ``optimizer.minimize()`` 类似，用于执行参数更新。
@@ -288,7 +288,7 @@ load_state_dict(state_dict)
 
 **参数**
 
-- **state_dict** (dict) - 用于设置或更新 GradScaler 对象的属性参数，dict 需要是``GradScaler.state_dict()``的返回值。
+- **state_dict** (dict) - 用于设置或更新 GradScaler 对象的属性参数，dict 需要是 ``GradScaler.state_dict()`` 的返回值。
 
 **代码示例**
 

docs/api/paddle/searchsorted_cn.rst

@@ -12,8 +12,8 @@ searchsorted
     - **sorted_sequence** (Tensor) - 输入的 N 维或一维 Tensor，支持的数据类型：bfloat16、float16、float32、float64、int32、int64。该 Tensor 的数值在其最后一个维度递增。
     - **values** (Tensor) - 输入的 N 维 Tensor，支持的数据类型：bfloat16、float16、float32、float64、int32、int64。
     - **out_int32** (bool，可选) - 输出的数据类型支持 int32、int64。默认值为 False，表示默认的输出数据类型为 int64。
-    - **right** (bool，可选) - 根据给定 ``values`` 在 ``sorted_sequence`` 查找对应的上边界或下边界。如果 ``sorted_sequence``的值为 nan 或 inf，则返回最内层维度的大小。默认值为 False，表示在 ``sorted_sequence`` 的查找给定 ``values`` 的下边界。
-    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
+    - **right** (bool，可选) - 根据给定 ``values`` 在 ``sorted_sequence`` 查找对应的上边界或下边界。如果 ``sorted_sequence`` 的值为 nan 或 inf，则返回最内层维度的大小。默认值为 False，表示在 ``sorted_sequence`` 的查找给定 ``values`` 的下边界。
+    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref: `api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
 
 返回
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