diff --git a/docs/api/paddle/distributed/ParallelEnv_cn.rst b/docs/api/paddle/distributed/ParallelEnv_cn.rst
index ef37f309a15..3d5f07dc364 100644
--- a/docs/api/paddle/distributed/ParallelEnv_cn.rst
+++ b/docs/api/paddle/distributed/ParallelEnv_cn.rst
@@ -6,7 +6,7 @@ ParallelEnv
 .. py:class:: paddle.distributed.ParallelEnv()
 
 .. note::
-    不推荐使用这个 API，如果需要获取 rank 和 world_size，建议使用 ``paddle.distributed.get_rank()`` 和  ``paddle.distributed.get_world_size()`` 。
+    不推荐使用这个 API，如果需要获取 rank 和 world_size，建议使用 ``paddle.distributed.get_rank()`` 和 ``paddle.distributed.get_world_size()`` 。
 
 这个类用于获取动态图模型并行执行所需的环境变量值。
 
@@ -24,7 +24,7 @@ rank
 
 当前训练进程的编号。
 
-此属性的值等于环境变量 `PADDLE_TRAINER_ID` 的值。默认值是 0。
+此属性的值等于环境变量 ``PADDLE_TRAINER_ID`` 的值。默认值是 0。
 
 **代码示例**
 
@@ -35,7 +35,7 @@ world_size
 
 参与训练进程的数量，一般也是训练所使用 GPU 卡的数量。
 
-此属性的值等于环境变量 `PADDLE_TRAINERS_NUM` 的值。默认值为 1。
+此属性的值等于环境变量 ``PADDLE_TRAINERS_NUM`` 的值。默认值为 1。
 
 **代码示例**
 
@@ -46,7 +46,7 @@ device_id
 
 当前用于并行训练的 GPU 的编号。
 
-此属性的值等于环境变量 `FLAGS_selected_gpus` 的值。默认值是 0。
+此属性的值等于环境变量 ``FLAGS_selected_gpus`` 的值。默认值是 0。
 
 **代码示例**
 
@@ -57,7 +57,7 @@ current_endpoint
 
 当前训练进程的终端节点 IP 与相应端口，形式为（机器节点 IP:端口号）。例如：127.0.0.1:6170。
 
-此属性的值等于环境变量 `PADDLE_CURRENT_ENDPOINT` 的值。默认值为空字符串""。
+此属性的值等于环境变量 ``PADDLE_CURRENT_ENDPOINT`` 的值。默认值为空字符串""。
 
 **代码示例**
 
@@ -68,7 +68,7 @@ trainer_endpoints
 
 当前任务所有参与训练进程的终端节点 IP 与相应端口，用于在 NCCL2 初始化的时候建立通信，广播 NCCL ID。
 
-此属性的值等于环境变量 `PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS` 的值。默认值为空字符串""。
+此属性的值等于环境变量 ``PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS`` 的值。默认值为空字符串""。
 
 **代码示例**