diff --git a/MindEarth/mindearth/data/dataset.py b/MindEarth/mindearth/data/dataset.py
index 88ef3d108b1e5f2750021694ba485eb8371fcf09..761da0de7ffe6745e55578532a06e8253799e624 100644
--- a/MindEarth/mindearth/data/dataset.py
+++ b/MindEarth/mindearth/data/dataset.py
@@ -132,6 +132,9 @@ class Era5Data(Data):
         data_params (dict): dataset-related configuration of the model.
         run_mode (str, optional): whether the dataset is used for training, evaluation or testing. Supports [“train”,
             “test”, “valid”]. Default: 'train'.
+        kno_patch (bool, optional): Indicates whether the data is already partitioned into patches. If True, the data
+            is assumed to be pre-processed and no further patching is performed. If False, the data will be processed
+            into patches as per the specified parameters. Default: False.
 
     Supported Platforms:
         ``Ascend`` ``GPU``
diff --git a/MindEarth/mindearth/module/forecast.py b/MindEarth/mindearth/module/forecast.py
index 95014dc48209ac4da8c29d12eb97e1afbfb3c1d7..f5e4c6163f4b5fbb8aa2ebeb2d35c59de86492e8 100644
--- a/MindEarth/mindearth/module/forecast.py
+++ b/MindEarth/mindearth/module/forecast.py
@@ -214,6 +214,8 @@ class WeatherForecast:
 
         Args:
             dataset (mindspore.dataset): The dataset for eval, including inputs and labels.
+            generator_flag (bool): "generator_flag" is used to pass a parameter to the "compute_total_rmse_acc" method.
+                A flag indicating whether to use a data generator or not.
         '''
         data_length = len(dataset) // self.batch_size
         self.logger.info("================================Start Evaluation================================")
diff --git a/MindEarth/mindearth/module/pretrain.py b/MindEarth/mindearth/module/pretrain.py
index f48f845b6c6450a0ad6a39f52f6d15aaf60f03d3..87dce7c8584923f4b5c8488b74d4e7bbbd57f6c3 100644
--- a/MindEarth/mindearth/module/pretrain.py
+++ b/MindEarth/mindearth/module/pretrain.py
@@ -287,7 +287,9 @@ class Trainer:
         return solver
 
     def train(self):
-        """train."""
+        """
+        Execute model training.
+        """
         callback_lst = [LossMonitor(), TimeMonitor()]
         if self.pred_cb:
             callback_lst.append(self.pred_cb)
diff --git a/docs/api_python/mindearth/data/mindearth.data.Era5Data.rst b/docs/api_python/mindearth/data/mindearth.data.Era5Data.rst
index 4df272e466c8426bb8b04412e7845009d871feed..6de60d6f2b427fa9874210df77be3eccbf447241 100644
--- a/docs/api_python/mindearth/data/mindearth.data.Era5Data.rst
+++ b/docs/api_python/mindearth/data/mindearth.data.Era5Data.rst
@@ -8,5 +8,7 @@ mindearth.data.Era5Data
     参数：
         - **data_params** (dict) - 模型中的相关数据参数。
         - **run_mode** (str, 可选) - 决定数据集用于训练、验证还是测试。支持 ``'train'``,  ``'test'``,  ``'valid'``。默认值： ``'train'``。
+        - **kno_patch** (bool, 可选) - 决定数据集是否分割成小块。如果为True，则假定数据已预处理，并且不会执行进一步的分割。如果为False，
+        则将根据指定的参数将数据分割成小块。默认值： ``False``。
 
 
diff --git a/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.Trainer.rst b/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.Trainer.rst
index 71aca251d891b90cdd4b85704ef3d72fa9cf2e89..4c43f8e264978fa3d87ce0c7f46dcea2914eb150 100644
--- a/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.Trainer.rst
+++ b/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.Trainer.rst
@@ -56,4 +56,17 @@ mindearth.module.Trainer
 
     .. py:method:: mindearth.module.Trainer.train()
 
-        执行模型训练。
\ No newline at end of file
+        执行模型训练。
+
+    .. py:method:: mindearth.module.Trainer.get_data_generator()
+        
+        生成用于训练和验证数据集的数据生成器。
+
+        该函数根据指定的天气数据源创建数据生成器。
+        支持 'ERA5' 和 'DemSR' 数据源，对于不支持的数据源将引发错误。
+
+        返回：
+            - 包含训练和验证数据生成器的元组。
+
+        异常：
+            - **NotImplementedError** - 如果指定了不支持的数据源。
diff --git a/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.WeatherForecast.rst b/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.WeatherForecast.rst
index b50d420514e6c1507d39fd0dcb64a38e7168598b..9fe1df932dbc0bcf78984a68a87e5902bb9611bc 100644
--- a/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.WeatherForecast.rst
+++ b/docs/api_python/mindearth/module/mindearth.module.WeatherForecast.rst
@@ -22,6 +22,7 @@ mindearth.module.WeatherForecast
 
         参数：
             - **dataset** (mindspore.dataset) - 模型推理数据集，包括输入值和样本值。
+            - **generator_flag** (bool,可选) - 用于向 "compute_total_rmse_acc" 方法传递一个参数。指示是否使用数据生成器。
 
     .. py:method:: mindearth.module.WeatherForecast.forecast(inputs, labels=None)
         :staticmethod:
@@ -31,4 +32,20 @@ mindearth.module.WeatherForecast
         参数：
             - **inputs** (Tensor) - 模型的输入数据。
             - **labels** (Tensor) - 样本真实数据。默认值： ``None``。
+            
+    .. py:method:: mindearth.module.WeatherForecast.compute_total_rmse_acc(dataset, generator_flag)
 
+        计算数据集的总体均方根误差（RMSE）和准确率。
+
+        该函数遍历数据集，为每个批次计算RMSE和准确率，
+        并累加结果以计算整个数据集的总体RMSE和准确率。
+
+        参数:
+            - **dataset** (Dataset) - 用于计算指标的数据集对象。
+            - **generator_flag** (bool) - 一个标志，指示是否使用数据生成器。
+
+        返回:
+            - 包含数据集的总体准确率和RMSE的元组。
+
+        引发:
+            - NotImplementedError: 如果指定了不支持的数据源。