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@@ -748,7 +748,7 @@ StaticRNN
 
 StaticRNN可以处理一批序列数据。每个样本序列的长度必须相等。StaticRNN将拥有自己的参数，如输入、输出和存储器等。请注意，输入的第一个维度表示序列长度，且输入的所有序列长度必须相同。并且输入和输出的每个轴的含义是相同的。
 
-**代码示例**：
+**代码示例**
 
 .. code-block:: python
 
@@ -788,10 +788,10 @@ StaticRNN可以将多个变量标记为其输出。使用rnn()获取输出序列
 
 .. py:method:: memory(init=None, shape=None, batch_ref=None, init_value=0.0, init_batch_dim_idx=0, ref_batch_dim_idx=1)
 
-  为静态RNN创建一个内存变量。
-  如果init不为None，则此变量将初始化内存。 如果init为None，则必须设置shape和batch_ref，并且此函数将初始化init变量。
+为静态RNN创建一个内存变量。
+如果init不为None，则此变量将初始化内存。 如果init为None，则必须设置shape和batch_ref，并且此函数将初始化init变量。
 
-  参数：
+参数：
   - **init** (Variable|None) - 初始化过的变量，如果没有设置，则必须提供shape和batch_ref，默认值None
   - **shape** (list|tuple) - boot memory的形状，注意其不包括batch_size，默认值None
   - **batch_ref** (Variable|None) - batch引用变量，默认值None
@@ -799,12 +799,12 @@ StaticRNN可以将多个变量标记为其输出。使用rnn()获取输出序列
   - **init_batch_dim_idx** (int) - init变量的batch_size轴，默认值0
   - **ref_batch_dim_idx** (int) - batch_ref变量的batch_size轴
 
-  返回：内存变量
+返回：内存变量
 
 
-  **代码示例**：
+**代码示例**
 
-  .. code-block:: python
+.. code-block:: python
 
       import paddle.fluid as fluid
       import paddle.fluid.layers as layers
@@ -827,44 +827,44 @@ StaticRNN可以将多个变量标记为其输出。使用rnn()获取输出序列
 
 .. py:method:: step_input(x)
 
-  标记作为StaticRNN输入的序列。
+标记作为StaticRNN输入的序列。
 
-  参数：
+参数：
   - **x** (Variable) – 输入序列，x的形状应为[seq_len, ...]。
 
-  返回：输入序列中的当前时间步长。
+返回：输入序列中的当前时间步长。
 
 
 
 .. py:method:: step_output(o)
 
-  标记作为StaticRNN输出的序列。
+标记作为StaticRNN输出的序列。
 
-  参数：
+参数：
   -**o** (Variable) – 输出序列
 
-  返回：None
+返回：None
 
 
 .. py:method:: output(*outputs)
 
-  标记StaticRNN输出变量。
+标记StaticRNN输出变量。
 
-  参数：
+参数：
   -**outputs** – 输出变量
 
-  返回：None
+返回：None
 
 
 .. py:method:: update_memory(mem, var)
 
-  将内存从ex_mem更新为new_mem。请注意，ex_mem和new_mem的形状和数据类型必须相同。
+将内存从ex_mem更新为new_mem。请注意，ex_mem和new_mem的形状和数据类型必须相同。
 
-  参数：    
+参数：    
   - **mem** (Variable) – 内存变量
   - **var** (Variable) – RNN块中产生的普通变量
 
-  返回：None
+返回：None