fix paddle.vision.datasets.* en docs #43649
Conversation
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你的PR提交成功，感谢你对开源项目的贡献! |
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关于代码示例，原来的几个示例风格各异，有的过于简单，不足以表现 API 的特性，有的加上了网络（SimpleNet），感觉有点“强行”，一般没有将一张图片传入模型的，结合模型应该是 DataLoader 那部分进行展示。所以统一了整体的风格，重写了下，基本都分为两部分，前半部分展示默认参数及基本使用方法及属性，后半部分展示非默认参数的定义方式。 如有不合适的地方我再调整。 |
SigureMo
changed the title
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||
| def make_fake_file(img_path: str): | ||
| if img_path.endswith((".jpg", ".png", ".jpeg")): | ||
| fake_img = np.random.randint(0, 256, (32, 32, 3), dtype=np.uint8) |
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唔，这个的话我也稍微考虑了下，当时写的时候在想要不要使用 Paddle API，但是个人感觉因为这个本身就是 NumPy 数据，并不会直接与 Paddle 交互，就算用 Paddle API 也需要再转成 NumPy 才能作为图片写入硬盘，感觉是否有点多此一举。这个在一般用例中感觉大家都会直接用 NumPy API，所以也许直接用 NumPy API 会好一些？
目前对于一些情况我觉得是毫无疑问可以直接转成 Paddle API 的，比如像先用 NumPy 创建一个数据，然后马上就 to_tensor 这种情况，因为后续这个数据直接就与 Paddle 进行交互了，所以毫无疑问，用 NumPy API 创建一遍再转换是完全没必要的。
但是眼前这个情况感觉是反过来的，所以不清楚这种情况是否有必要用 Paddle API 呢？
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哦哦我没细看代码，如果是api处理的输入就是numpy格式，那使用numpy创建输入是没有问题的
示例代码原则还是以展示API用法，并且代码尽量简洁优雅为主的~
这个请API负责人 @heavengate 确认一下 |
* rewrite all code examples, test=document_fix * refine arguments, test=document_fix * fix desc format error, test=document_fix * capitalize the first letter, test=document_fix * refine api desc, test=document_fix * fix wrong COPY-FROM label in Model docs, test=document_fix * refine returns, test=document_fix * refine returns, test=document_fix * add a blank line in code block, test=document_fix
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PaddlePaddle/docs#4944 的英文文档同步修复 PR