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+.. _cn_api_nn_functional_avg_pool3d:
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 avg_pool3d
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-.. py:function:: paddle.nn.functional.avg_pool3d(x, kernel_size,stride=None,padding=0,ceil_mode=False,count_include_pad=True,divisor_override=None,data_format="NCDHW",name=None))
+.. py:function:: paddle.nn.functional.avg_pool3d(x, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None, data_format="NCDHW", name=None)
 该函数是一个三维平均池化函数, 根据输入参数 `kernel_size`, `stride`,
 `padding` 等参数对输入做平均池化操作。
 
@@ -27,7 +30,7 @@ avg_pool3d
     - **kernel_size** (int|list|tuple): 池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含三个整数值， (pool_size_Depth, pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则表示D，H和W维度上均为该值，比如若pool_size=2, 则池化核大小为[2,2,2]。
     - **stride** (int|list|tuple)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数，(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示H和W维度上stride均为该值。默认值为kernel_size.
     - **padding** (string|int|list|tuple) 池化填充。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含3个整数值：[pad_depth, pad_height, pad_width]；(2)包含6个整数值：[pad_depth_front, pad_depth_back, pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含5个二元组：当 data_format 为"NCDHW"时为[[0,0], [0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NDHWC"时为[[0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示D、H和W维度上均为该值。默认值：0。
-    - **ceil_mode** (bool)：是否用ceil函数计算输出高度和宽度。如果是True，则使用 `ceil` 计算输出形状的大小。
+    - **ceil_mode** (bool)：是否用ceil函数计算输出高度和宽度。如果是True，则使用 `ceil` 计算输出形状的大小。默认为False
     - **count_include_pad** (bool)： 是否在平均池化模式忽略填充值，默认是 `True`.
     - **divisor_override** (int|float)：如果指定，它将用作除数，否则根据`kernel_size`计算除数。 默认`None`.
     - **data_format** (str)： 输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N是批尺寸，C是通道数，D是特征深度，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NDCHW"。