fix paddle.vision.models.* cn docs (PaddlePaddle#4936)

* begin a pr (just a placeholder)

* add a blank line

* add space between cn and en char

* "sing `COPY-FROM`

* add a blank line between h2 and p

* refine returns

* fix the case of proper

* refine parameter `pretrained`

* add parameter `kwargs`

* refine parameter `num_classes`

* missing parameter `with_pool`

* CRLF -> LF

@Ainavo 出来挨打，为什么你写的全是 CRLF 的……

* add some missing api labels

* `默认值：` -> `默认值为 `

* refine returns

* :math:\`0.0\`

docs/api/api_label

@@ -1042,36 +1042,67 @@ paddle.utils.download.get_weights_path_from_url	.. _api_paddle_utils_download_ge
 paddle.utils.profiler.get_profiler	.. _api_paddle_utils_profiler_get_profiler:
 paddle.utils.profiler.Profiler	.. _api_paddle_utils_profiler_Profiler:
 paddle.utils.profiler.ProfilerOptions	.. _api_paddle_utils_profiler_ProfilerOptions:
+paddle.vision.AlexNet	.. _api_paddle_vision_AlexNet:
+paddle.vision.alexnet	.. _api_paddle_vision_alexnet:
+paddle.vision.DenseNet	.. _api_paddle_vision_DenseNet:
+paddle.vision.densenet121	.. _api_paddle_vision_densenet121:
+paddle.vision.densenet161	.. _api_paddle_vision_densenet161:
+paddle.vision.densenet169	.. _api_paddle_vision_densenet169:
+paddle.vision.densenet201	.. _api_paddle_vision_densenet201:
+paddle.vision.densenet264	.. _api_paddle_vision_densenet264:
 paddle.vision.FashionMNIST	.. _api_paddle_vision_FashionMNIST:
 paddle.vision.Flowers	.. _api_paddle_vision_Flowers:
-paddle.vision.resnet34	.. _api_paddle_vision_resnet34:
-paddle.vision.MobileNetV2	.. _api_paddle_vision_MobileNetV2:
-paddle.vision.RandomResizedCrop	.. _api_paddle_vision_RandomResizedCrop:
+paddle.vision.GoogLeNet	.. _api_paddle_vision_GoogLeNet:
+paddle.vision.googlenet	.. _api_paddle_vision_googlenet:
+paddle.vision.inception_v3	.. _api_paddle_vision_inception_v3:
+paddle.vision.InceptionV3	.. _api_paddle_vision_InceptionV3:
 paddle.vision.HueTransform	.. _api_paddle_vision_HueTransform:
-paddle.vision.to_tensor	.. _api_paddle_vision_to_tensor:
-paddle.vision.ResNet	.. _api_paddle_vision_ResNet:
+paddle.vision.RandomResizedCrop	.. _api_paddle_vision_RandomResizedCrop:
 paddle.vision.RandomCrop	.. _api_paddle_vision_RandomCrop:
+paddle.vision.ResNet	.. _api_paddle_vision_ResNet:
+paddle.vision.resnet101	.. _api_paddle_vision_resnet101:
+paddle.vision.resnet152	.. _api_paddle_vision_resnet152:
+paddle.vision.resnet18	.. _api_paddle_vision_resnet18:
+paddle.vision.resnet34	.. _api_paddle_vision_resnet34:
+paddle.vision.resnet50	.. _api_paddle_vision_resnet50:
+paddle.vision.resnext101_32x4d	.. _api_paddle_vision_resnext101_32x4d:
+paddle.vision.resnext101_64x4d	.. _api_paddle_vision_resnext101_64x4d:
+paddle.vision.resnext152_32x4d	.. _api_paddle_vision_resnext152_32x4d:
+paddle.vision.resnext152_64x4d	.. _api_paddle_vision_resnext152_64x4d:
+paddle.vision.resnext50_32x4d	.. _api_paddle_vision_resnext50_32x4d:
+paddle.vision.resnext50_64x4d	.. _api_paddle_vision_resnext50_64x4d:
+paddle.vision.shufflenet_v2_swish	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_swish:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x0_25	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x0_25:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x0_33	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x0_33:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x0_5	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x0_5:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x1_0	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x1_0:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x1_5	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x1_5:
+paddle.vision.shufflenet_v2_x2_0	.. _api_paddle_vision_shufflenet_v2_x2_0:
+paddle.vision.ShuffleNetV2	.. _api_paddle_vision_ShuffleNetV2:
+paddle.vision.SqueezeNet	.. _api_paddle_vision_SqueezeNet:
+paddle.vision.squeezenet1_0	.. _api_paddle_vision_squeezenet1_0:
+paddle.vision.squeezenet1_1	.. _api_paddle_vision_squeezenet1_1:
+paddle.vision.to_tensor	.. _api_paddle_vision_to_tensor:
 paddle.vision.ToTensor	.. _api_paddle_vision_ToTensor:
 paddle.vision.Cifar100	.. _api_paddle_vision_Cifar100:
 paddle.vision.DatasetFolder	.. _api_paddle_vision_DatasetFolder:
 paddle.vision.crop	.. _api_paddle_vision_crop:
 paddle.vision.RandomHorizontalFlip	.. _api_paddle_vision_RandomHorizontalFlip:
 paddle.vision.resize	.. _api_paddle_vision_resize:
-paddle.vision.resnet50	.. _api_paddle_vision_resnet50:
 paddle.vision.Resize	.. _api_paddle_vision_Resize:
 paddle.vision.CenterCrop	.. _api_paddle_vision_CenterCrop:
 paddle.vision.adjust_hue	.. _api_paddle_vision_adjust_hue:
 paddle.vision.image_load	.. _api_paddle_vision_image_load:
 paddle.vision.MNIST	.. _api_paddle_vision_MNIST:
-paddle.vision.mobilenet_v1	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v1:
 paddle.vision.get_image_backend	.. _api_paddle_vision_get_image_backend:
-paddle.vision.resnet101	.. _api_paddle_vision_resnet101:
 paddle.vision.Grayscale	.. _api_paddle_vision_Grayscale:
 paddle.vision.VGG	.. _api_paddle_vision_VGG:
+paddle.vision.vgg11	.. _api_paddle_vision_vgg11:
+paddle.vision.vgg13	.. _api_paddle_vision_vgg13:
+paddle.vision.vgg16	.. _api_paddle_vision_vgg16:
+paddle.vision.vgg19	.. _api_paddle_vision_vgg19:
 paddle.vision.VOC2012	.. _api_paddle_vision_VOC2012:
 paddle.vision.Transpose	.. _api_paddle_vision_Transpose:
-paddle.vision.resnet18	.. _api_paddle_vision_resnet18:
-paddle.vision.vgg11	.. _api_paddle_vision_vgg11:
 paddle.vision.center_crop	.. _api_paddle_vision_center_crop:
 paddle.vision.adjust_brightness	.. _api_paddle_vision_adjust_brightness:
 paddle.vision.set_image_backend	.. _api_paddle_vision_set_image_backend:
@@ -1080,27 +1111,31 @@ paddle.vision.Pad	.. _api_paddle_vision_Pad:
 paddle.vision.normalize	.. _api_paddle_vision_normalize:
 paddle.vision.Cifar10	.. _api_paddle_vision_Cifar10:
 paddle.vision.ColorJitter	.. _api_paddle_vision_ColorJitter:
-paddle.vision.MobileNetV1	.. _api_paddle_vision_MobileNetV1:
 paddle.vision.pad	.. _api_paddle_vision_pad:
 paddle.vision.vflip	.. _api_paddle_vision_vflip:
 paddle.vision.RandomVerticalFlip	.. _api_paddle_vision_RandomVerticalFlip:
 paddle.vision.adjust_contrast	.. _api_paddle_vision_adjust_contrast:
 paddle.vision.models.LeNet	.. _api_paddle_vision_models_LeNet:
+paddle.vision.mobilenet_v1	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v1:
+paddle.vision.mobilenet_v2	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v2:
+paddle.vision.mobilenet_v3_large	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v3_large:
+paddle.vision.mobilenet_v3_small	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v3_small:
+paddle.vision.MobileNetV1	.. _api_paddle_vision_MobileNetV1:
+paddle.vision.MobileNetV2	.. _api_paddle_vision_MobileNetV2:
+paddle.vision.MobileNetV3Large	.. _api_paddle_vision_MobileNetV3Large:
+paddle.vision.MobileNetV3Small	.. _api_paddle_vision_MobileNetV3Small:
 paddle.vision.Compose	.. _api_paddle_vision_Compose:
-paddle.vision.vgg13	.. _api_paddle_vision_vgg13:
 paddle.vision.BaseTransform	.. _api_paddle_vision_BaseTransform:
 paddle.vision.to_grayscale	.. _api_paddle_vision_to_grayscale:
 paddle.vision.BrightnessTransform	.. _api_paddle_vision_BrightnessTransform:
 paddle.vision.RandomRotation	.. _api_paddle_vision_RandomRotation:
 paddle.vision.rotate	.. _api_paddle_vision_rotate:
-paddle.vision.vgg16	.. _api_paddle_vision_vgg16:
-paddle.vision.resnet152	.. _api_paddle_vision_resnet152:
 paddle.vision.ImageFolder	.. _api_paddle_vision_ImageFolder:
-paddle.vision.vgg19	.. _api_paddle_vision_vgg19:
 paddle.vision.hflip	.. _api_paddle_vision_hflip:
 paddle.vision.ContrastTransform	.. _api_paddle_vision_ContrastTransform:
-paddle.vision.mobilenet_v2	.. _api_paddle_vision_mobilenet_v2:
 paddle.vision.Normalize	.. _api_paddle_vision_Normalize:
+paddle.vision.wide_resnet101_2	.. _api_paddle_vision_wide_resnet101_2:
+paddle.vision.wide_resnet50_2	.. _api_paddle_vision_wide_resnet50_2:
 paddle.vision.ops.yolo_loss	.. _api_paddle_vision_ops_yolo_loss:
 paddle.vision.ops.yolo_box	.. _api_paddle_vision_ops_yolo_box:
 paddle.vision.ops.decode_jpeg	.. _api_paddle_vision_ops_decode_jpeg:

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

@@ -1,22 +1,24 @@
-.. _cn_api_paddle_vision_models_alexnet:
+.. _cn_api_paddle_vision_models_AlexNet:
 
-alexnet
+AlexNet
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.vision.models.alexnet(pretrained=False, **kwargs)
+.. py:function:: paddle.vision.models.AlexNet(num_classes=1000)
 
 
- AlexNet模型，来自论文 `"ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" <https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf>`_ 。
+AlexNet 模型，来自论文 `"ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" <https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.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。
-  - **\*\*kwargs** (可选) - 附加的关键字参数，具体可选参数请参见 :ref:`AlexNet <cn_api_paddle_vision_models_AlexNet>`。
+
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+
 返回
 :::::::::
-alexnet模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，AlexNet 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
 
-COPY-FROM: paddle.vision.models.alexnet:code-example
+COPY-FROM: paddle.vision.models.AlexNet

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

@@ -3,22 +3,26 @@
 DenseNet
 -------------------------------
 
-.. py:class:: paddle.vision.models.DenseNet(layers=121, bn_size=4, dropout=0., num_classes=1000)
+.. py:class:: paddle.vision.models.DenseNet(layers=121, bn_size=4, dropout=0., num_classes=1000, with_pool=True)
 
- DenseNet模型，来自论文 `"Densely Connected Convolutional Networks" <https://arxiv.org/abs/1608.06993>`_ 。
+
+DenseNet 模型，来自论文 `"Densely Connected Convolutional Networks" <https://arxiv.org/abs/1608.06993>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **layers** (int，可选) - densenet的层数。默认值：121。
-  - **bn_size** (int，可选) - 中间层growth rate的拓展倍数。默认值：4。
-  - **dropout** (float，可选) - dropout rate。默认值：0.。
-  - **num_classes** (int，可选) - 类别数目，即最后一个全连接层输出的维度。默认值：1000。
-  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+  - **layers** (int，可选) - DenseNet 的层数。默认值为 121。
+  - **bn_size** (int，可选) - 中间层 growth rate 的拓展倍数。默认值为 4。
+  - **dropout** (float，可选) - dropout rate。默认值为 :math:`0.0`。
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-DenseNet模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，DenseNet 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-COPY-FROM: paddle.vision.models.DenseNet
+
+COPY-FROM: paddle.vision.models.DenseNet

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

@@ -1,34 +1,25 @@
-.. _cn_api_paddle_vision_models_googlenet:
+.. _cn_api_paddle_vision_models_GoogLeNet:
 
-googlenet
+GoogLeNet
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.vision.models.googlenet(pretrained=False, **kwargs)
+.. py:function:: paddle.vision.models.googlenet(num_classes=1000, with_pool=True)
 
- GoogLeNet（Inception v1）模型，来自论文 `"Going Deeper with Convolutions" <https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf>`_ 。
+
+GoogLeNet（Inception v1）模型，来自论文 `"Going Deeper with Convolutions" <https://arxiv.org/pdf/1409.4842.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。
+
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-GoogLeNet模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，GoogLeNet（Inception v1）模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-.. code-block:: python
-
-    import paddle
-    from paddle.vision.models import googlenet
-
-    # build model
-    model = googlenet()
-
-    # build model and load imagenet pretrained weight
-    # model = googlenet(pretrained=True)
-
-    x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
-    out, out1, out2 = model(x)
 
-    print(out.shape)
+COPY-FROM: paddle.vision.models.GoogLeNet

docs/api/paddle/vision/models/InceptionV3_cn.rst

@@ -5,17 +5,21 @@ InceptionV3
 
 .. py:class:: paddle.vision.models.InceptionV3(num_classes=1000, with_pool=True)
 
- InceptionV3模型，来自论文 `"Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision" <https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf>`_ 。
+
+Inception v3 模型，来自论文 `"Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision" <https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
-  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-InceptionV3模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，Inception v3 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-COPY-FROM: paddle.vision.models.InceptionV3
+
+COPY-FROM: paddle.vision.models.InceptionV3

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

@@ -5,13 +5,20 @@ LeNet
 
 .. py:class:: paddle.vision.models.LeNet(num_classes=10)
 
- LeNet模型，来自论文 `"Gradient-based learning applied to document recognition" <https://ieeexplore.ieee.org/document/726791>`_ 。
+
+LeNet 模型，来自论文 `"Gradient-based learning applied to document recognition" <https://ieeexplore.ieee.org/document/726791>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。默认值：10。
 
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 10。
+
+返回
+:::::::::
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，LeNet 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-COPY-FROM: paddle.vision.models.LeNet
+
+COPY-FROM: paddle.vision.models.LeNet

docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV1_cn.rst

@@ -6,20 +6,22 @@ MobileNetV1
 .. py:class:: paddle.vision.models.MobileNetV1(scale=1.0, num_classes=1000, with_pool=True)
 
 
-
- MobileNetV1模型，来自论文 `"MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications" <https://arxiv.org/abs/1704.04861>`_ 。
+MobileNetV1 模型，来自论文 `"MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications" <https://arxiv.org/abs/1704.04861>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
-  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
-  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值为 1.0。
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-mobilenetv1模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，MobileNetV1 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV1:code-example1
+
+COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV1
 

docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV2_cn.rst

@@ -6,20 +6,22 @@ MobileNetV2
 .. py:class:: paddle.vision.models.MobileNetV2(scale=1.0, num_classes=1000, with_pool=True)
 
 
-
- MobileNetV2模型，来自论文 `"MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks" <https://arxiv.org/abs/1801.04381>`_ 。
+MobileNetV2 模型，来自论文 `"MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks" <https://arxiv.org/abs/1801.04381>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
-  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
-  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值为 1.0。
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-mobilenetv2模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，MobileNetV2 模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
-COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV2:code-example1
+
+COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV2
 

docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Large_cn.rst

@@ -5,19 +5,22 @@ MobileNetV3Large
 
 .. py:class:: paddle.vision.models.MobileNetV3Large(scale=1.0, num_classes=1000, with_pool=True)
 
- MobileNetV3Large模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
+
+MobileNetV3 Large 架构模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
 
 参数
 :::::::::
-  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
-  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
-  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值为 1.0。
+  - **num_classes** (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。
 
 返回
 :::::::::
-mobilenetv3 large模型，Layer的实例。
+
+:ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer`，MobileNetV3 Large 架构模型实例。
 
 代码示例
 :::::::::
 
-COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV3Large
+COPY-FROM: paddle.vision.models.MobileNetV3Large