[Docathon][Fix note No.17-18]

docs/api/paddle/optimizer/LBFGS_cn.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ LBFGS 具体原理参考书籍 Jorge Nocedal, Stephen J. Wright, Numerical Optim
 
 
 .. note::
-  当前仅支持动态图模式下使用。
+    当前仅支持动态图模式下使用。
 
 
 参数
@@ -52,11 +52,11 @@ COPY-FROM: paddle.optimizer.LBFGS
 方法
 ::::::::::::
 step(closure)
-'''''''''
+''''''''''''''
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 执行一次 LBFGS 优化器（包含若干 iter）并进行参数更新。
 
@@ -74,11 +74,11 @@ COPY-FROM: paddle.optimizer.LBFGS.step
 
 
 state_dict()
-'''''''''
+''''''''''''''
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 将优化器当前参数状态保存到字典。
 

docs/api/paddle/optimizer/Lamb_cn.rst

@@ -37,7 +37,7 @@ LAMB（Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batching training）优化器
   - **parameters** (list，可选) - 指定优化器需要优化的参数。在动态图模式下必须提供该参数；在静态图模式下默认值为 None，这时所有的参数都将被优化。
   - **grad_clip** (GradientClipBase，可选) – 梯度裁剪的策略，支持三种裁剪策略：:ref:`paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm <cn_api_paddle_nn_ClipGradByGlobalNorm>` 、 :ref:`paddle.nn.ClipGradByNorm <cn_api_paddle_nn_ClipGradByNorm>` 、 :ref:`paddle.nn.ClipGradByValue <cn_api_paddle_nn_ClipGradByValue>`。默认值为 None，此时将不进行梯度裁剪。
   - **exclude_from_weight_decay_fn** (function) - 当某个参数作为输入该函数返回值为 True 时，为该参数跳过权重衰减。
-  - **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。
+  - **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。
 
 .. note::
     目前 ``Lamb`` 不支持 Sparse Parameter Optimization（稀疏参数优化）。
@@ -54,7 +54,7 @@ step()
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 执行一次优化器并进行参数更新。
 
@@ -67,7 +67,7 @@ step()
 COPY-FROM: paddle.optimizer.Lamb.step
 
 minimize(loss, startup_program=None, parameters=None, no_grad_set=None)
-'''''''''
+''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
 
 为网络添加反向计算过程，并根据反向计算所得的梯度，更新 parameters 中的 Parameters，最小化网络损失值 loss。
 
@@ -87,11 +87,10 @@ minimize(loss, startup_program=None, parameters=None, no_grad_set=None)
 COPY-FROM: paddle.optimizer.Lamb.minimize
 
 clear_grad()
-'''''''''
+'''''''''''''
 
 .. note::
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
-
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 清除需要优化的参数的梯度。
 
@@ -100,11 +99,11 @@ clear_grad()
 COPY-FROM: paddle.optimizer.Lamb.clear_grad
 
 set_lr(value)
-'''''''''
+''''''''''''''
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 手动设置当前 ``optimizer`` 的学习率。当使用_LRScheduler 时，无法使用该 API 手动设置学习率，因为这将导致冲突。
 
@@ -121,11 +120,11 @@ set_lr(value)
 COPY-FROM: paddle.optimizer.Lamb.set_lr
 
 set_lr_scheduler(scheduler)
-'''''''''
+''''''''''''''''''''''''''''
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 手动设置当前 ``optimizer`` 的学习率为 LRScheduler 类。
 
@@ -146,7 +145,7 @@ get_lr()
 
 .. note::
 
-该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
+    该 API 只在 `Dygraph <../../user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html>`_ 模式下生效。
 
 获取当前步骤的学习率。当不使用_LRScheduler 时，每次调用的返回值都相同，否则返回当前步骤的学习率。