Update TruncatedNormal_cn.rst (#4844)

docs/api/paddle/nn/initializer/TruncatedNormal_cn.rst

@@ -6,38 +6,18 @@ TruncatedNormal
 .. py:class:: paddle.nn.initializer.TruncatedNormal(mean=0.0, std=1.0, name=None)
 
 
-随机截断正态（高斯）分布初始化函数。
+截断正态分布（高斯分布）初始化方法。
 
 参数
-    - **mean** (float，可选) - 正态分布的平均值。默认值为 0。
-    - **std** (float，可选) - 正态分布的标准差。默认值为 1.0。
-    - **name** （str，可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为None。
+    - **mean** (float，可选) - 正态分布的均值，默认值为 :math:`0.0`。
+    - **std** (float，可选) - 正态分布的标准差，默认值为 :math:`1.0`。
+    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
 
 返回
 ::::::::::::
 
-    由随机截断正态（高斯）分布初始化的参数。
+    由截断正态分布（高斯分布）初始化的参数。
 
 代码示例
 ::::::::::::
-
-.. code-block:: python
-
-    import paddle
-
-    data = paddle.ones(shape=[3, 1, 2], dtype='float32')
-    weight_attr = paddle.framework.ParamAttr(
-        name="linear_weight",
-        initializer=paddle.nn.initializer.TruncatedNormal(mean=0.0, std=2.0))
-    bias_attr = paddle.framework.ParamAttr(
-        name="linear_bias",
-        initializer=paddle.nn.initializer.TruncatedNormal(mean=0.0, std=2.0))
-    linear = paddle.nn.Linear(2, 2, weight_attr=weight_attr, bias_attr=bias_attr)
-    # linear.weight:  [[-1.0981836  1.4140984]
-    #                  [ 3.1390522 -2.8266568]]
-    # linear.bias:  [-2.1546738 -1.6570673]
-
-    res = linear(data)
-    # res:  [[[-0.11380529 -3.0696259 ]]
-    #        [[-0.11380529 -3.0696259 ]]
-    #        [[-0.11380529 -3.0696259 ]]
+COPY-FROM: paddle.nn.initializer.TruncatedNormal:initializer_TruncatedNormal-example