Fix bug of Chinese API doc

docs/api/api_python/mindspore.train/mindspore.train.callback.CheckpointConfig.rst

@@ -102,7 +102,7 @@
     .. py:method:: saved_network
         :property:
 
-        获取_保存的网络。
+        获取保存的网络。
 
     .. py:method:: save_checkpoint_seconds
         :property:

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.L2Loss.rst

@@ -3,7 +3,7 @@ mindspore.ops.L2Loss
 
 .. py:class:: mindspore.ops.L2Loss(*args, **kwargs)
 
-    计算Tensor的L2范数的一半，不对结果进行 `sqrt` 开方。
+    计算Tensor的L2范数的一半，不对结果进行开方。
 
     把 `input_x` 设为x，输出设为loss。
 

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Reshape.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.ops.Reshape
 
     **异常：**
 
-    - **ValueError** - 给定的 `input_shape`，如果它有几个-1，或者其元素的乘积小于或等于0，或者无法被输入Tensor的shape的乘积相除，或者与输入的数组大小不匹配。
+    - **ValueError** - 给定的 `input_shape`，如果它有几个-1，或者除-1（若存在）之外的元素的乘积小于或等于0，或者无法被输入Tensor的shape的乘积相除，或者与输入的数组大小不匹配。
 
     **支持平台：**
 

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Tile.rst

@@ -20,8 +20,8 @@ mindspore.ops.Tile
 
     Tensor，具有与 `input_x` 相同的数据类型。假设 `multiples` 的长度为 `d` ，`input_x` 的维度为 `input_x.dim`。
 
-    - 如果 `input_x.dim = d`: 将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 :math:`(x_1*y_1, x_2*y_2, ..., x_S*y_S)` 。
-    - 如果 `input_x.dim < d`: 在 `input_x` 的shape的前面填充1，直到它们的长度一致。例如将 `input_x` 的shape设置为 :math:`(1, ..., x_1, ..., x_R, x_S)` ，然后可以将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 :math:`(1*y_1, ..., x_R*y_R, x_S*y_S)` 。
+    - 如果 `input_x.dim = d`， 将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 :math:`(x_1*y_1, x_2*y_2, ..., x_S*y_S)` 。
+    - 如果 `input_x.dim < d`， 在 `input_x` 的shape的前面填充1，直到它们的长度一致。例如将 `input_x` 的shape设置为 :math:`(1, ..., x_1, ..., x_R, x_S)` ，然后可以将其相应位置的shape相乘，输出的shape为 :math:`(1*y_1, ..., x_R*y_R, x_S*y_S)` 。
 
     **异常：**
 
@@ -59,4 +59,4 @@ mindspore.ops.Tile
       [3. 4. 3. 4.]
       [1. 2. 1. 2.]
       [3. 4. 3. 4.]]]
-    
+