refine Returns

Author: SigureMo

docs/api/paddle/vision/models/ResNet_cn.rst

@@ -6,7 +6,7 @@ ResNet
 .. py:class:: paddle.vision.models.ResNet(Block, depth=50, width=64, num_classes=1000, with_pool=True, groups=1)
 
 
-ResNet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
@@ -19,7 +19,7 @@ ResNet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <htt
 
 返回
 :::::::::
-ResNet模型，Layer的实例。
+ResNet 模型，:ref:`api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::

docs/api/paddle/vision/models/resnet101_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnet101
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnet101(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-101层的resnet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+101 层的 ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnet101模型，Layer的实例。
+
+101 层的 ResNet 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnet101

docs/api/paddle/vision/models/resnet152_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnet152
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnet152(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-152层的resnet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+152 层的 ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnet152模型，Layer的实例。
+
+152 层的 ResNet 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnet152

docs/api/paddle/vision/models/resnet18_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnet18
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnet18(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-18层的resnet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+18 层的 ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnet18模型，Layer的实例。
+
+18 层的 ResNet 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnet18

docs/api/paddle/vision/models/resnet34_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnet34
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnet34(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-34层的resnet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+34 层的 ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnet34模型，Layer的实例。
+
+34 层的 ResNet 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnet34

docs/api/paddle/vision/models/resnet50_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnet50
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnet50(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-50层的resnet模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
+50 层的 ResNet 模型，来自论文 `"Deep Residual Learning for Image Recognition" <https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnet50模型，Layer的实例。
+
+50 层的 ResNet 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnet50

docs/api/paddle/vision/models/resnext101_32x4d_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnext101_32x4d
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnext101_32x4d(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-ResNeXt-101 32x4d模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
+ResNeXt-101 32x4d 模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnext101_32x4d模型，Layer的实例。
+
+ResNeXt-101 32x4d 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnext101_32x4d

docs/api/paddle/vision/models/resnext101_64x4d_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnext101_64x4d
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnext101_64x4d(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-ResNeXt-101 64x4d模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
+ResNeXt-101 64x4d 模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnext101_64x4d模型，Layer的实例。
+
+ResNeXt-101 64x4d 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnext101_64x4d

docs/api/paddle/vision/models/resnext152_32x4d_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnext152_32x4d
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnext152_32x4d(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-ResNeXt-152 32x4d模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
+ResNeXt-152 32x4d 模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnext152_32x4d模型，Layer的实例。
+
+ResNeXt-152 32x4d 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnext152_32x4d

docs/api/paddle/vision/models/resnext152_64x4d_cn.rst

@@ -6,16 +6,19 @@ resnext152_64x4d
 .. py:function:: paddle.vision.models.resnext152_64x4d(pretrained=False, **kwargs)
 
 
-ResNeXt-152 64x4d模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
+ResNeXt-152 64x4d 模型，来自论文 `"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
+
   - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
 
 返回
 :::::::::
-resnext152_64x4d模型，Layer的实例。
+
+ResNeXt-152 64x4d 模型，:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的实例。
 
 代码示例
 :::::::::
+
 COPY-FROM: paddle.vision.models.resnext152_64x4d