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PaddlePaddle · Mar 27, 2024 · 8ab1cbd · 8ab1cbd
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diff --git a/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst b/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst
@@ -26,7 +26,7 @@ FusedMultiHeadAttention
     - **dropout_rate** (float，可选) - Multi-Head Attention 后面的 dropout 算子的注意力目标的随机失活率。0 表示进行 dropout 计算。默认值：0.5。
     - **attn_dropout_rate** (float，可选) - Multi-Head Attention 中的 dropout 算子的注意力目标的随机失活率。0 表示不进行 dropout 计算。默认值：0.5。
     - **kdim** (int，可选) - 键值对中 key 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值 ``None`` 。
-    - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None`` 。
+    - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``vdim = embed_dim``。默认值：``None`` 。
     - **normalize_before** (bool，可选) - 是 pre_layer_norm 结构（True）还是 post_layer_norm 结构（False）。pre_layer_norm 结构中，``layer_norm`` 算子位于 multi-head attention 和 ffn 的前面，post_layer_norm 结构中，``layer_norm`` 位于两者的后面。默认值：``False`` 。
     - **need_weights** (bool，可选) - 表明是否返回注意力权重。默认值：``False`` 。
     - **qkv_weight_attr** (ParamAttr，可选) - 为 Attention 中计算 q, k, v 时的计算指定权重参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。

diff --git a/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst b/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst
@@ -40,7 +40,7 @@ DataLoader 当前支持 ``map-style`` 和 ``iterable-style`` 的数据集，``ma
     - **num_workers** (int，可选) - 用于加载数据的子进程个数，若为 0 即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载。默认值为 0。
     - **use_buffer_reader** (bool，可选) - 是否使用缓存读取器。若 ``use_buffer_reader`` 为 True，DataLoader 会异步地预读取一定数量（默认读取下一个）的 mini-batch 的数据，可加速数据读取过程，但同时会占用少量的 CPU/GPU 存储，即一个 batch 输入数据的存储空间。默认值为 True。
     - **prefetch_factor** (int，可选) - 缓存的 mini-batch 的个数。若 ``use_buffer_reader`` 为 True，DataLoader 会异步地预读取 ``prefetch_factor`` 个 mini-batch。默认值为 2。
-    - **use_shared_memory** (bool，可选) - 是否使用共享内存来提升子进程将数据放入进程间队列的速度，该参数尽在多进程模式下有效(即 ``num_workers > 0`` )，请确认机器上有足够的共享内存空间(如 Linux 系统下 ``/dev/shm/`` 目录空间大小)再设置此参数。默认为 True。
+    - **use_shared_memory** (bool，可选) - 是否使用共享内存来提升子进程将数据放入进程间队列的速度，该参数仅在多进程模式下有效(即 ``num_workers > 0`` )，请确认机器上有足够的共享内存空间(如 Linux 系统下 ``/dev/shm/`` 目录空间大小)再设置此参数。默认为 True。
     - **timeout** (int，可选) - 从子进程输出队列获取 mini-batch 数据的超时时间。默认值为 0。
     - **worker_init_fn** (callable，可选) - 子进程初始化函数，此函数会被子进程初始化时被调用，并传递 ``worker id`` 作为参数。默认值为 None。
 

diff --git a/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst b/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst
@@ -21,7 +21,7 @@ MultiHeadAttention
     - **num_heads** (int) - 多头注意力机制的 Head 数量。
     - **dropout** (float，可选) - 注意力目标的随机失活率。0 表示不加 dropout。默认值：0。
     - **kdim** (int，可选) - 键值对中 key 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None``。
-    - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None``。
+    - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``vdim = embed_dim``。默认值：``None``。
     - **need_weights** (bool，可选) - 表明是否返回注意力权重。默认值：``False``。
     - **weight_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。
     - **bias_attr** （ParamAttr，可选）- 指定偏置参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。

diff --git a/docs/practices/cv/image_classification.ipynb b/docs/practices/cv/image_classification.ipynb
@@ -52,7 +52,7 @@
    },
    "source": [
     "## 二、数据加载\n",
-    "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist 。\n",
+    "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到9。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist 。\n",
     "\n",
     "我们使用飞桨框架自带的 ``paddle.vision.datasets.MNIST`` 完成mnist数据集的加载。"
    ]
@@ -100,7 +100,7 @@
     },
     {
      "data": {
-      "image/png": "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\n",
+      "image/png": "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",
       "text/plain": [
        "<Figure size 144x144 with 1 Axes>"
       ]

diff --git a/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb b/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb
@@ -70,7 +70,7 @@
    },
    "source": [
     "## 三、数据集\n",
-    "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/\n",
+    "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到9。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/\n",
     "本例中使用飞桨自带的mnist数据集。使用from paddle.vision.datasets import MNIST 引入即可。"
    ]
   },