fix Tensor docs issue

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.all.rst

@@ -6,8 +6,8 @@ mindspore.Tensor.all
     检查在指定轴上所有元素是否均为True。
 
     参数：
-        - **axis** (Union[None, int, tuple(int)) - 计算all的维度。 当 `axis` 为None或者空元组的时候，计算所有维度。当 `axis` 为int或tuple(int)时，记Tensor的维度为dim，则其取值范围为[-dim, dim)。默认值：()。
-        - **keep_dims** (bool) - 计算结果是否保留维度。 默认值： False。
+        - **axis** (Union[None, int, tuple(int)]) - 计算all的维度。 当 `axis` 为None或者空元组的时候，计算所有维度。当 `axis` 为int或tuple(int)时，记Tensor的维度为dim，则其取值范围为[-dim, dim)。默认值：()。
+        - **keep_dims** (bool) - 计算结果是否保留维度。默认值：False。
 
     返回：
         Tensor。如果在指定轴方向上所有数组元素都为True，则其值为True，否则其值为False。如果轴为None或空元组，则默认降维。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.any.rst

@@ -6,7 +6,7 @@ mindspore.Tensor.any
     检查在指定轴方向上是否存在任意为True的Tensor元素。
 
     参数：
-        - **axis** (Union[None, int, tuple(int)) - 计算any的维度。当 `axis` 为None或空元组时，计算所有维度。当 `axis` 为int或tuple(int)时，记Tensor的维度为dim，则其取值范围为[-dim, dim)。默认值：()。
+        - **axis** (Union[None, int, tuple(int)]) - 计算any的维度。当 `axis` 为None或空元组时，计算所有维度。当 `axis` 为int或tuple(int)时，记Tensor的维度为dim，则其取值范围为[-dim, dim)。默认值：()。
         - **keep_dims** (bool) - 计算结果是否保留维度。默认值：False。
 
     返回：

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.atan2.rst

@@ -7,7 +7,7 @@ mindspore.Tensor.atan2
 
     `x` 指的当前 Tensor。
 
-    返回 :math:`\theta\ \in\ [-\pi, \pi]` ，使得 :math:`x = r*\sin(\theta), y = r*\cos(\theta)` ， 其中 :math:`r = \sqrt{x^2 + y^2}` 。
+    返回 :math:`\theta\ \in\ [-\pi, \pi]` ，使得 :math:`x = r*\sin(\theta), y = r*\cos(\theta)` ，其中 :math:`r = \sqrt{x^2 + y^2}` 。
     输入 `x` 和 `y` 会通过隐式数据类型转换使数据类型保持一致。如果数据类型不同，低精度的数据类型会被转换到高精度的数据类型。
 
     参数：
@@ -18,4 +18,4 @@ mindspore.Tensor.atan2
 
     异常：
         - **TypeError** - `x` 或 `y` 不是Tensor。
-        - **RuntimeError** - `x` 与 `y` 之间的数据类型转换不被支持
+        - **RuntimeError** - `x` 与 `y` 之间的数据类型转换不被支持。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.bernoulli.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ mindspore.Tensor.bernoulli
         Tensor，shape和数据类型与当前Tensor相同。
 
     异常：
-        - **TypeError** - 当前Tensor的数据类型不在int8, uint8, int16, int32，int64，bool, float32和float64中。
+        - **TypeError** - 当前Tensor的数据类型不在int8, uint8, int16, int32, int64, bool, float32和float64中。
         - **TypeError** - `p` 的数据类型既不是float32也不是float64。
         - **TypeError** - `seed` 不是int。
         - **ValueError** - `seed` 是负数且不为-1。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.expand_dims.rst

@@ -13,4 +13,4 @@ mindspore.Tensor.expand_dims
 
     异常：
         - **TypeError** - axis不是int类型。
-        - **ValueError** - axis的取值不在[-self.ndim - 1, self.ndim + 1)。
+        - **ValueError** - axis的取值不在[-self.ndim - 1, self.ndim + 1)范围内。

docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Tensor.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ mindspore.Tensor
         - **dtype** (:class:`mindspore.dtype`) - 用于定义该Tensor的数据类型，必须是 *mindspore.dtype* 中定义的类型。如果该参数为None，则数据类型与 `input_data` 一致，默认值：None。
         - **shape** (Union[tuple, list, int]) - 用于定义该Tensor的形状。如果指定了 `input_data` ，则无需设置该参数。默认值：None。
         - **init** (Initializer) - 用于在并行模式中延迟Tensor的数据的初始化，如果指定该参数，则 `dtype` 和 `shape` 也必须被指定。不推荐在非自动并行之外的场景下使用该接口。只有当调用 `Tensor.init_data` 时，才会使用指定的 `init` 来初始化Tensor数据。默认值：None。
-        - **internal** (bool) - Tensor是否由框架创建。 如果为True，表示Tensor是由框架创建的，如果为False，表示Tensor是由用户创建的。默认值：False。
+        - **internal** (bool) - Tensor是否由框架创建。如果为True，表示Tensor是由框架创建的，如果为False，表示Tensor是由用户创建的。默认值：False。
 
     输出：
         Tensor。