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doc/custom_dataset_reader.md

@@ -87,30 +87,30 @@ Reader的逻辑需要一个单独的python文件进行描述。我们试写一
 
 3. 在`init(self)`函数中声明一些在数据读取中会用到的变量，必要时可以在`config.yaml`文件中配置变量，利用`env.get_global_env()`拿到。
    
-比如，我们希望从yaml文件中读取一个数据预处理变量`avg=10`，目的是将数据A的数据缩小10倍，可以这样实现：
+    比如，我们希望从yaml文件中读取一个数据预处理变量`avg=10`，目的是将数据A的数据缩小10倍，可以这样实现：
 
-  首先更改yaml文件，在某个space下加入该变量
+    首先更改yaml文件，在某个space下加入该变量
 
-    ```yaml
-    ...
-    train:
-        reader:
-            avg: 10
-    ...
-    ```
+        ```yaml
+        ...
+        train:
+            reader:
+                avg: 10
+        ...
+        ```
 
 
-  再更改Reader的init函数
+    再更改Reader的init函数
 
-    ```python
-    from paddlerec.core.utils import envs
-    class TrainerReader(Reader):
-        def init(self):
-            self.avg = envs.get_global_env("avg", None, "train.reader")
+        ```python
+        from paddlerec.core.utils import envs
+        class TrainerReader(Reader):
+            def init(self):
+                self.avg = envs.get_global_env("avg", None, "train.reader")
 
-        def generator_sample(self, line):
-            pass
-    ```
+            def generator_sample(self, line):
+                pass
+        ```
 
 4. 继承并实现基类中的`generate_sample(self, line)`函数，逐行读取数据。
    - 该函数应返回一个可以迭代的reader方法(带有yield的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，成为了可以迭代的对象，等价于一个数组、链表、文件、字符串etc.)