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caffe2fluid/doc/InnerProduct.md

 ## InnerProduct
 ### [InnerProduct](http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/innerproduct.html)
 ```
-layer{
+layer {
     name: "fc"
     type: "InnerProduct"
     bottom: "data"
     top: "fc"
-    #卷积核的局部学习率和权值衰减因子
-    param{
+    # 卷积核的局部学习率和权值衰减因子
+    param {
 	lr_mult: 1
 	decay_mult: 1
     }
-    #偏置项的局部学习率和权值衰减因子
-    param{
+    # 偏置项的局部学习率和权值衰减因子
+    param {
 	lr_mult: 2
 	decay_mult: 0
     }
-    InnerProduct{
-	num_output: 20	#必填项
+    inner_product_param {
+	num_output: 20    # 必填项
 	bias_term: True
 	weight_filler {
 	    type: "gaussian"
@@ -50,7 +50,7 @@ paddle.fluid.layers.fc(
 #### 参数初始化
 Caffe：Layer定义中共有两个结构体`param`用于设置局部学习率和权值衰减因子，其中第一个用于设置权重，第二个则用于设置偏值项；权重和偏置项的初始化参数在`InnerProduct`中进行设置；是否使用偏置项可以使用`bias_term`进行设置；  
 PaddlePaddle：权重和偏置项的参数分别使用`param_attr`和`bias_attr`进行配置，配置参数如下所示，此外将`bias_attr`直接设为`False`表示不使用偏置项。
-```
+```python
 paddle.fluid.ParamAttr(
     name=None, 
     initializer=None,