diff --git a/docs/api/paddle/nn/functional/conv2d_transpose_cn.rst b/docs/api/paddle/nn/functional/conv2d_transpose_cn.rst
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--- a/docs/api/paddle/nn/functional/conv2d_transpose_cn.rst
+++ b/docs/api/paddle/nn/functional/conv2d_transpose_cn.rst
@@ -12,7 +12,7 @@ conv2d_transpose
 
 该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCHW 或 NHWC 格式，其中 N 为批尺寸，C 为通道数（channel），H 为特征层高度，W 为特征层宽度。卷积核是 MCHW 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，H 是卷积核高度，W 是卷积核宽度。如果组数大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 参考文献_。如果参数 bias_attr 不为 False，转置卷积计算会添加偏置项。如果 act 不为 None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。
 
-.. _参考文献：https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf
+.. _参考文献: https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf
 
 
 输入 :math:`X` 和输出 :math:`Out` 函数关系如下：
@@ -75,12 +75,39 @@ conv2d_transpose
   - **weight** (Tensor) - 形状为 :math:`[C, M/g, kH, kW]` 的卷积核（卷积核）。 M 是输出通道数，g 是分组的个数，kH 是卷积核的高度，kW 是卷积核的宽度。
   - **bias** (int|list|tuple，可选) - 偏置项，形状为：:math:`[M,]` 。
   - **stride** (int|list|tuple，可选) - 步长大小。如果 ``stride`` 为元组，则必须包含两个整型数，分别表示垂直和水平滑动步长。否则，表示垂直和水平滑动步长均为 ``stride``。默认值：1。
-  - **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME"或  ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 4 个二元组：当 ``data_format`` 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 ``data_format`` 为"NHWC"时为[[0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含 4 个整数值：[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含 2 个整数值：[padding_height, padding_width]，此时 padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height， padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_height = padding_width = padding。默认值：0。
+  - **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是 "VALID" 或者 "SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME" 或 ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。
+    如果它是一个元组或列表，可以有以下 3 种格式：
+
+    1. **包含 4 个二元组**
+
+       - 当 ``data_format`` 为 "NCHW" 时为：
+         ``[[0, 0], [0, 0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]``
+       - 当 ``data_format`` 为 "NHWC" 时为：
+         ``[[0, 0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0, 0]]``
+
+    2. **包含 4 个整数值**
+
+       格式为：
+       ``[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]``
+
+    3. **包含 2 个整数值**
+
+       格式为：
+       ``[padding_height, padding_width]``
+
+       此时：
+       ``padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height``
+       ``padding_width_left = padding_width_right = padding_width``
+
+    若为一个整数，表示：
+    ``padding_height = padding_width = padding``
+
+    默认值：0。
   - **output_padding** (int|list|tuple，可选) - 输出形状上一侧额外添加的大小。默认值：0。
   - **dilation** (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。空洞卷积时会使用该参数，卷积核对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息。如果空洞大小为列表或元组，则必须包含两个整型数：（dilation_height,dilation_width）。若为一个整数，dilation_height = dilation_width = dilation。默认值：1。
   - **groups** (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据 Alex Krizhevsky 的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当 group=n，输入和卷积核分别根据通道数量平均分为 n 组，第一组卷积核和第一组输入进行卷积计算，第二组卷积核和第二组输入进行卷积计算，……，第 n 组卷积核和第 n 组输入进行卷积计算。默认值：1。
   - **data_format** (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"。
-  - **output_size** (int|list|tuple，可选) - 输出尺寸，整数或包含一个整数的列表或元组。如果为 ``None``，则会用 filter_size(``weight``的 shape), ``padding`` 和 ``stride`` 计算出输出特征图的尺寸。默认值：None。
+  - **output_size** (int|list|tuple，可选) - 输出尺寸，整数或包含一个整数的列表或元组。如果为 ``None``，则会用 filter_size (``weight`` 的 shape)、``padding`` 和 ``stride`` 计算出输出特征图的尺寸。默认值：None。
   - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。