Fix api description error in shard

docs/api/api_python/mindspore/mindspore.shard.rst

@@ -9,10 +9,11 @@ mindspore.shard
 
     .. note::
         需设置执行模式为PyNative模式，同时设置 `set_auto_parallel_context` 中的并行模式为"auto_parallel"且搜索模式(search mode)为"sharding_propagation"。
+        如果输入含有Parameter，其对应的策略应该在 `in_strategy` 里设置。
         如果你想了解更多关于shard的信息，可以参考 `函数式算子切分 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/parallel/pynative_shard_function_parallel.html>`_ 。
 
     参数：
-        - **fn** (Union[Cell, Function]) - 待通过分布式并行执行的函数，它的参数和返回值类型应该均为Tensor。
+        - **fn** (Union[Cell, Function]) - 待通过分布式并行执行的函数，它的参数和返回值类型应该均为Tensor或Parameter。
           如果fn是Cell类型且含有参数，则fn必须是一个实例化的对象，否则无法访问到其内部参数。
         - **in_strategy** (tuple) - 指定各输入的切分策略，输入元组的每个元素可以为元组或None，元组即具体指定输入每一维的切分策略，None则会默认以数据并行执行。
         - **out_strategy** (Union[tuple, None]) - 指定各输出的切分策略，用法同 `in_strategy`，目前未使能。默认值：None。

docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.Cell.rst

@@ -529,7 +529,9 @@
         其中的每一个元素指定对应的输入/输出的Tensor分布策略，可参考： `mindspore.ops.Primitive.shard` 的描述。也可以设置为None，会默认以数据并行执行。
         其余算子的并行策略由输入输出指定的策略推导得到。
 
-        .. note:: 需设置为PyNative模式，并且ParallelMode.AUTO_PARALLEL，同时设置 `set_auto_parallel_context` 中的搜索模式(search mode)为"sharding_propagation"。
+        .. note:: 需设置为PyNative模式，并且ParallelMode.AUTO_PARALLEL，
+            同时设置 `set_auto_parallel_context` 中的搜索模式(search mode)为"sharding_propagation"。
+            如果输入含有Parameter，其对应的策略应该在 `in_strategy` 里设置。
 
         参数：
             - **in_strategy** (tuple) - 指定各输入的切分策略，输入元组的每个元素可以为元组或None，元组即具体指定输入每一维的切分策略，None则会默认以数据并行执行。

mindspore/python/mindspore/nn/cell.py

@@ -501,6 +501,7 @@ class Cell(Cell_):
         Note:
             Only effective in PYNATIVE_MODE and in either ParallelMode.AUTO_PARALLEL with
             search_mode in auto_parallel_context set as sharding_propagation.
+            If the input contain Parameter, its strategy should be set in `in_strategy`.
 
         Args:
             in_strategy (tuple): Define the layout of inputs, each element of the tuple should be a tuple or None. Tuple

mindspore/python/mindspore/parallel/shard.py

@@ -132,10 +132,11 @@ def shard(fn, in_strategy, out_strategy=None, parameter_plan=None, device="Ascen
         You need to set the execution mode to PyNative mode,
         set the parallel mode in `set_auto_parallel_context` to "auto_parallel"
         and the search mode to "sharding_propagation".
+        If the input contain Parameter, its strategy should be set in `in_strategy`.
 
     Args:
         fn (Union[Cell, Function]): Function to be executed in parallel.
-                                    Its arguments and return value must be Tensor.
+                                    Its arguments and return value must be Tensor or Parameter.
                                     If fn is a Cell with parameters, fn needs to be an instantiated object,
                                     otherwise its arguments cannot be accessed.
         in_strategy (tuple): Define the layout of inputs, each element of the tuple should be a tuple or None.