diff --git a/docs/api/api_python/mindspore.common.initializer.rst b/docs/api/api_python/mindspore.common.initializer.rst
index 0ae39b51974..f8401dd8f6a 100644
--- a/docs/api/api_python/mindspore.common.initializer.rst
+++ b/docs/api/api_python/mindspore.common.initializer.rst
@@ -13,7 +13,7 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.TruncatedNormal(sigma=0.01)
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从截断正态分布中采样得到。
+    生成一个服从截断正态（高斯）分布的随机数组用于初始化Tensor。
 
     **参数：**
 
@@ -28,7 +28,7 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.Normal(sigma=0.01, mean=0.0)
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从正态分布N(sigma, mean)中采样得到。
+    生成一个服从正态分布N(sigma, mean)的随机数组用于初始化Tensor。
 
     .. math::
         f(x) =  \frac{1} {\sqrt{2*π} * sigma}exp(-\frac{(x - mean)^2} {2*{sigma}^2})
@@ -47,7 +47,7 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.Uniform(scale=0.07)
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从均匀分布U(-scale, scale)中采样得到。
+    生成一个服从均匀分布U(-scale, scale)的随机数组用于初始化Tensor。
 
     **参数：**
 
@@ -62,13 +62,13 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.HeUniform(negative_slope=0, mode="fan_in", nonlinearity="leaky_relu")
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从HeKaiming均匀分布U[-boundary,boundary]中采样得到，其中
-
+    生成一个服从HeKaiming均匀分布U(-boundary, boundary)的随机数组用于初始化Tensor。
+    
+    HeKaiming均匀分布范围的上下界：
+    
     .. math::
         boundary = \sqrt{\frac{6}{(1 + a^2) \times \text{fan_in}}}
 
-    是HeUniform分布的边界。
-
     **参数：**
 
     - **negative_slope** (int, float, bool) - 本层激活函数的负数区间斜率（仅适用于非线性激活函数"leaky_relu"），默认值为0。
@@ -84,7 +84,7 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.HeNormal(negative_slope=0, mode="fan_in", nonlinearity="leaky_relu")
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从HeKaiming正态分布N(0, sigma^2)中采样得到，其中
+    生成一个服从HeKaiming正态分布N(0, sigma^2)的随机数组用于初始化Tensor，其中：
 
     .. math::
         sigma = \frac{gain} {\sqrt{N}}
@@ -108,7 +108,7 @@ mindspore.common.initializer
 
 .. py:class:: mindspore.common.initializer.XavierUniform(gain=1)
 
-    生成一个数组用于初始化Tensor，数组中的数值从Xarvier均匀分布U[-boundary,boundary]中采样得到，其中
+    生成一个服从Xarvier均匀分布U(-boundary, boundary)的随机数组用于初始化Tensor，均匀分布的取值范围为[-boundary, boundary]，其中：
 
     .. math::
         boundary = gain * \sqrt{\frac{6}{n_{in} + n_{out}}}
@@ -180,7 +180,7 @@ mindspore.common.initializer
 
       - **str** - `init` 是继承自 `Initializer` 的类的别名，实际使用时会调用相应的类。`init` 的值可以是"normal"、"ones"或"zeros"等。
       - **Initializer** - `init` 是继承自 `Initializer` ，用于初始化Tensor的类。
-      - **numbers.Number** - 调用常量来初始化张量。
+      - **numbers.Number** - 用于初始化Tensor的常量。
 
     - **shape** (Union[[tuple, list, int]) - 被初始化的Tensor的shape，默认值为None。
     - **dtype** (mindspore.dtype) – 被初始化的Tensor的数据类型，默认值为 `mindspore.float32` 。
@@ -192,7 +192,7 @@ mindspore.common.initializer
     **异常：**
 
     - **TypeError** - 参数 `init` 的类型不正确。
-    - **ValueError** - 通过 `init` 传入的Tensor的shape和作为参数传入的shape不一致。
+    - **ValueError** - 当 `init` 传入Tensor对象时， `init` 的shape与形参 `shape` 内的数值不一致。
 
     **样例：**
 
diff --git a/docs/api/api_python/mindspore.communication.rst b/docs/api/api_python/mindspore.communication.rst
index dbba9dbfd77..cca6abd64c3 100644
--- a/docs/api/api_python/mindspore.communication.rst
+++ b/docs/api/api_python/mindspore.communication.rst
@@ -63,17 +63,17 @@ mindspore.communication
 
 .. py:class:: mindspore.communication.get_group_size(group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)
 
-    获取指定通信组的设备总数。
+    获取指定通信组实例的rank_size。
 
     .. note:: `get_group_size` 方法应该在 `init` 方法之后使用。
 
     **参数：**
 
-    - **group** (str) - 通信组名称，通常由 `create_group` 方法创建，否则将使用默认组。默认值：‘WORLD_COMM_GROUP’。
+    - **group** (str) - 指定工作组实例（由 create_group 方法创建）的名称，支持数据类型为str，默认值为‘WORLD_COMM_GROUP’。
 
     **返回：**
 
-    int, 指定通信组的设备总数。
+    指定通信组实例的rank_size，数据类型为int。
 
     **异常：**
 
@@ -118,7 +118,7 @@ mindspore.communication
 
 .. py:class:: mindspore.communication.get_group_rank_from_world_rank(world_rank_id, group)
 
-    由通信集群中的全局设备序号获取指定用户通信组中的设备序号。
+    由通信集群中的全局设备序号获取指定用户通信组中的rank ID。
 
     .. note::
         - GPU 版本的MindSpore不支持此方法；
@@ -127,12 +127,12 @@ mindspore.communication
 
     **参数：**
 
-    - **world_rank_id** (`int`) - 通信集群内的全局设备序号。
-    - **group** (`str`) - 传入的通信组名称，通常由 `create_group` 方法创建。
+    - **world_rank_id** (`int`) - 通信集群内的全局rank ID。
+    - **group** (`str`) - 指定通信组实例（由 create_group 方法创建）的名称。
 
     **返回：**
 
-    int, 当前用户通信组中的设备序号。
+    当前通信组内的rank_ID，数据类型为int。
 
     **异常：**
 
@@ -153,7 +153,7 @@ mindspore.communication
 
 .. py:class:: mindspore.communication.create_group(group, rank_ids)
 
-    创建用户通信组。
+    创建用户自定义的通信组实例。
 
     .. note::
         - GPU 版本的MindSpore不支持此方法；
@@ -163,7 +163,7 @@ mindspore.communication
 
     **参数：**
 
-    - **group** (str) - 将被创建的通信组名称。
+    - **group** (str) - 输入用户自定义的通信组实例名称，支持数据类型为str。
     - **rank_ids** (list) - 设备编号列表。
 
     **异常：**
@@ -227,7 +227,7 @@ mindspore.communication
 
 .. py:class:: mindspore.communication.destroy_group(group)
 
-    销毁用户通信组。
+    注销用户通信组。
 
     .. note::
         - GPU 版本的MindSpore不支持此方法；
@@ -236,7 +236,7 @@ mindspore.communication
 
     **参数：**
 
-    - **group** (str) - 将被销毁的通信组，通常由 `create_group` 方法创建。
+    - **group** (str) - 被注销通信组实例（通常由 create_group 方法创建）的名称。
 
     **异常：**