fix code style

Author: zty-king

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.BCELoss.md

@@ -25,7 +25,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction  | reduction            | 表示应用于输出结果的计算方式。  |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCELoss(weight=w, size_average=False, reduce=True)
@@ -35,7 +35,7 @@ torch.nn.BCELoss(weight=w, size_average=False)
 paddle.nn.BCELoss(weight=w, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCELoss(weight=w, size_average=True, reduce=True)
@@ -47,7 +47,7 @@ torch.nn.BCELoss(weight=w)
 paddle.nn.BCELoss(weight=w, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCELoss(weight=w, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.BCEWithLogitsLoss.md

@@ -28,7 +28,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | pos_weight  | pos_weight            | 表示正类的权重。  |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, size_average=False, reduce=True)
@@ -38,7 +38,7 @@ torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, size_average=False)
 paddle.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, size_average=True, reduce=True)
@@ -50,7 +50,7 @@ torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w)
 paddle.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=w, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.CosineEmbeddingLoss.md

@@ -21,7 +21,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction    | reduction    | 指定应用于输出结果的计算方式。                 |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False, reduce=True)
@@ -31,7 +31,7 @@ torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False)
 paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=True)
@@ -43,7 +43,7 @@ torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m)
 paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.CrossEntropyLoss.md

@@ -36,7 +36,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | -             | axis       | 进行 softmax 计算的维度索引，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。   |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, size_average=False, reduce=True)
@@ -46,7 +46,7 @@ torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, size_average=False)
 paddle.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, size_average=True, reduce=True)
@@ -58,7 +58,7 @@ torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=w)
 paddle.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=w, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.HingeEmbeddingLoss.md

@@ -26,7 +26,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction    | reduction    | 表示应用于输出结果的计算方式。                               |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False, reduce=True)
@@ -36,7 +36,7 @@ torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False)
 paddle.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=True)
@@ -48,7 +48,7 @@ torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m)
 paddle.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.KLDivLoss.md

@@ -24,7 +24,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | log_target    | log_target   | 指定目标是否属于 log 空间。                            |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.KLDivLoss(size_average=False, reduce=True)
@@ -34,7 +34,7 @@ torch.nn.KLDivLoss(size_average=False)
 paddle.nn.KLDivLoss(reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.KLDivLoss(size_average=True, reduce=True)
@@ -46,7 +46,7 @@ torch.nn.KLDivLoss()
 paddle.nn.KLDivLoss(reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.KLDivLoss(size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.L1Loss.md

@@ -22,7 +22,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction        | reduction            | 表示对输出结果的计算方式。  |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.L1Loss(size_average=False, reduce=True)
@@ -32,7 +32,7 @@ torch.nn.L1Loss(size_average=False)
 paddle.nn.L1Loss(reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.L1Loss(size_average=True, reduce=True)
@@ -44,7 +44,7 @@ torch.nn.L1Loss()
 paddle.nn.L1Loss(reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.L1Loss(size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.MSELoss.md

@@ -21,7 +21,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction        | reduction            | 表示对输出结果的计算方式。  |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MSELoss(size_average=False, reduce=True)
@@ -31,7 +31,7 @@ torch.nn.MSELoss(size_average=False)
 paddle.nn.MSELoss(reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MSELoss(size_average=True, reduce=True)
@@ -43,7 +43,7 @@ torch.nn.MSELoss()
 paddle.nn.MSELoss(reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MSELoss(size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.MarginRankingLoss.md

@@ -26,7 +26,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction    | reduction    | 表示应用于输出结果的计算方式。               |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MarginRankingLoss(margin=m, size_average=False, reduce=True)
@@ -36,7 +36,7 @@ torch.nn.MarginRankingLoss(margin=m, size_average=False)
 paddle.nn.MarginRankingLoss(margin=m, reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MarginRankingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=True)
@@ -48,7 +48,7 @@ torch.nn.MarginRankingLoss(margin=m)
 paddle.nn.MarginRankingLoss(margin=m, reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MarginRankingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=False)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.nn.MultiLabelMarginLoss.md

@@ -20,7 +20,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | reduction    | reduction    | 指定应用于输出结果的计算方式。                 |
 
 ### 转写示例
-#### reduction 为 sum
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=False, reduce=True)
@@ -30,7 +30,7 @@ torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=False)
 paddle.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='sum')
 ```
 
-#### reduction 为 mean
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=True, reduce=True)
@@ -42,7 +42,7 @@ torch.nn.MultiLabelMarginLoss()
 paddle.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean')
 ```
 
-#### reduction 为 none
+#### size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=True, reduce=False)