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docs/api/paddle/CPUPlace_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@ CPUPlace
 
 
 
-``CPUPlace`` 是一个设备描述符，指定 ``CPUPlace`` 则 ``Tensor`` 将被自动分配在该设备上，并且模型将会运行在该设备上。
+ ``CPUPlace``  是一个设备描述符，指定  ``CPUPlace``  则  ``Tensor``  将被自动分配在该设备上，并且模型将会运行在该设备上。
 
 代码示例
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docs/api/paddle/CUDAPinnedPlace_cn.rst

@@ -8,8 +8,8 @@ CUDAPinnedPlace
 
 
 
-``CUDAPinnedPlace`` 是一个设备描述符，它所指代的页锁定内存由 CUDA 函数 ``cudaHostAlloc()`` 在主机内存上分配，主机的操作系统将不会对这块内存进行分页和交换操作，可以通过直接内存访问技术访问，加速主机和 GPU 之间的数据拷贝。
-有关 CUDA 的数据转移和 ``pinned memory``，参见 `官方文档 <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#pinned-memory>`_ 。
+ ``CUDAPinnedPlace``  是一个设备描述符，它所指代的页锁定内存由 CUDA 函数  ``cudaHostAlloc()``  在主机内存上分配，主机的操作系统将不会对这块内存进行分页和交换操作，可以通过直接内存访问技术访问，加速主机和 GPU 之间的数据拷贝。
+有关 CUDA 的数据转移和  ``pinned memory`` ，参见 `官方文档 <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#pinned-memory>`_ 。
 
 代码示例
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docs/api/paddle/CUDAPlace_cn.rst

@@ -9,12 +9,12 @@ CUDAPlace
 
 
 
-``CUDAPlace`` 是一个设备描述符，表示一个分配或将要分配 ``Tensor`` 的 GPU 设备。
-每个 ``CUDAPlace`` 有一个 ``dev_id`` （设备 id）来表明当前的 ``CUDAPlace`` 所代表的显卡编号，编号从 0 开始。
-``dev_id`` 不同的 ``CUDAPlace`` 所对应的内存不可相互访问。
+ ``CUDAPlace``  是一个设备描述符，表示一个分配或将要分配  ``Tensor``  的 GPU 设备。
+每个  ``CUDAPlace``  有一个  ``dev_id``  （设备 id）来表明当前的  ``CUDAPlace``  所代表的显卡编号，编号从 0 开始。
+ ``dev_id``  不同的  ``CUDAPlace``  所对应的内存不可相互访问。
 这里编号指的是可见显卡的逻辑编号，而不是显卡实际的编号。
-可以通过 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` 环境变量限制程序能够使用的 GPU 设备，程序启动时会遍历当前的可见设备，并从 0 开始为这些设备编号。
-如果没有设置 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES``，则默认所有的设备都是可见的，此时逻辑编号与实际编号是相同的。
+可以通过  ``CUDA_VISIBLE_DEVICES``  环境变量限制程序能够使用的 GPU 设备，程序启动时会遍历当前的可见设备，并从 0 开始为这些设备编号。
+如果没有设置  ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` ，则默认所有的设备都是可见的，此时逻辑编号与实际编号是相同的。
 
 参数
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docs/api/paddle/DataParallel_cn.rst

@@ -8,19 +8,19 @@ DataParallel
 
 通过数据并行模式执行动态图模型。
 
-目前，``DataParallel`` 仅支持以多进程的方式执行动态图模型。
+目前， ``DataParallel``  仅支持以多进程的方式执行动态图模型。
 
 支持两种使用方式：
 
-1. 使用 ``paddle.distributed.spawn`` 方法启动，例如：
+1. 使用  ``paddle.distributed.spawn``  方法启动，例如：
 
- ``python demo.py`` (spawn need to be called in ``__main__`` method)
+  ``python demo.py``  (spawn need to be called in  ``__main__``  method)
 
-2. 使用 ``paddle.distributed.launch`` 方法启动，例如：
+2. 使用  ``paddle.distributed.launch``  方法启动，例如：
 
-``python -m paddle.distributed.launch –selected_gpus=0,1 demo.py``
+ ``python -m paddle.distributed.launch –selected_gpus=0,1 demo.py`` 
 
-其中 ``demo.py`` 脚本的代码可以是下面的示例代码。
+其中  ``demo.py``  脚本的代码可以是下面的示例代码。
 
 参数
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@@ -33,7 +33,7 @@ DataParallel
 
 返回
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-支持数据并行的 ``Layer``。
+支持数据并行的  ``Layer`` 。
 
 代码示例
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@@ -64,7 +64,7 @@ state_dict(destination=None, include_sublayers=True)
 
 **参数**
 
-    - **destination** (dict，可选) - 如果提供 ``destination``，则所有参数和持久的 buffers 都将存放在 ``destination`` 中。默认值：None。
+    - **destination** (dict，可选) - 如果提供  ``destination`` ，则所有参数和持久的 buffers 都将存放在  ``destination``  中。默认值：None。
     - **include_sublayers** (bool，可选) - 如果设置为 True，则包括子层的参数和 buffers。默认值：True。
 
 **返回**
@@ -78,7 +78,7 @@ COPY-FROM: paddle.DataParallel.state_dict
 set_state_dict(state_dict, use_structured_name=True)
 '''''''''
 
-根据传入的 ``state_dict`` 设置 parameters 和持久的 buffers。所有 parameters 和 buffers 将由 ``state_dict`` 中的 ``Tensor`` 设置。
+根据传入的  ``state_dict``  设置 parameters 和持久的 buffers。所有 parameters 和 buffers 将由  ``state_dict``  中的  ``Tensor``  设置。
 
 **参数**
 

docs/api/paddle/LazyGuard_cn.rst

@@ -7,7 +7,7 @@ LazyGuard
 
 
 
-LazyGuard 是一个用于设置模型（继承自 ``paddle.nn.Layer`` ） 中参数延迟初始化的上下文管理器。配合使用 python 的 ``with`` 语句来将 ``with LazyGuard():`` 代码块下所有模型在实例化时，其内部的参数均不会立即申请内存空间。
+LazyGuard 是一个用于设置模型（继承自  ``paddle.nn.Layer``  ） 中参数延迟初始化的上下文管理器。配合使用 python 的  ``with``  语句来将  ``with LazyGuard():``  代码块下所有模型在实例化时，其内部的参数均不会立即申请内存空间。
 
 
 代码示例