diff --git a/docs/api/paddle/sparse/sparse_csr_tensor_cn.rst b/docs/api/paddle/sparse/sparse_csr_tensor_cn.rst
index 8b23522c36c..f54d844d671 100644
--- a/docs/api/paddle/sparse/sparse_csr_tensor_cn.rst
+++ b/docs/api/paddle/sparse/sparse_csr_tensor_cn.rst
@@ -3,7 +3,7 @@
 sparse_csr_tensor
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, shape, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
+.. py:function:: paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, shape=None, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
 
 该 API 通过已知的非零元素的 ``crows`` , ``cols`` 和 ``values`` 来创建一个 CSR(Compressed Sparse Row) 格式的稀疏 tensor，tensor 类型为 ``paddle.Tensor`` 。
 
@@ -26,7 +26,7 @@ sparse_csr_tensor
       list，tuple，numpy\.ndarray，paddle\.Tensor 类型。
     - **values** (list|tuple|ndarray|Tensor) - 一维数组，存储非零元素，可以是
       list，tuple，numpy\.ndarray，paddle\.Tensor 类型。
-    - **shape** (list|tuple) - 稀疏 Tensor 的形状，也是 Tensor 的形状，如果没有提供，将自动推测出最小的形状。
+    - **shape** (list|tuple，可选) - 稀疏 Tensor 的形状，也是 Tensor 的形状，如果没有提供，将自动推测出最小的形状。
     - **dtype** (str|np.dtype，可选) - 创建 tensor 的数据类型，可以是 'bool' ，'float16'，'float32'，
       'float64' ，'int8'，'int16'，'int32'，'int64'，'uint8'，'complex64'，'complex128'。
       默认值为 None，如果 ``values`` 为 python 浮点类型，则从
diff --git a/docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.sparse_csr_tensor.md b/docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.sparse_csr_tensor.md
index 4e6b55324b5..a273ed3a3c5 100644
--- a/docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.sparse_csr_tensor.md
+++ b/docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.sparse_csr_tensor.md
@@ -19,24 +19,24 @@ torch.sparse_csr_tensor(crow_indices,
 ### [paddle.sparse.sparse_csr_tensor](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/sparse/sparse_csr_tensor_cn.html#sparse-csr-tensor)
 
 ```python
-paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, shape, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
+paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, shape=None, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
 ```
 
 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 
 ### 参数映射
 
-| PyTorch          | PaddlePaddle  | 备注                                                           |
-| ---------------- | ------------- | -------------------------------------------------------------- |
-| crow_indices     | crows         | 每行第一个非零元素在 values 的起始位置，仅参数名不一致。       |
-| col_indices      | cols          | 一维数组，存储每个非零元素的列信息，仅参数名不一致。           |
-| values           | values        | 一维数组，存储非零元素。                                       |
-| size             | shape         | 稀疏 Tensor 的形状，仅参数名不一致。                           |
-| dtype            | dtype         | 创建 tensor 的数据类型。                                       |
-| layout           |-              |表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。|
-| device           | place         | 创建 tensor 的设备位置，仅参数名不一致。                       |
-| pin_memory       | -             | 表示是否使用锁页内存， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。|
-| requires_grad    | stop_gradient | 是否阻断 Autograd 的梯度传导，两者参数功能相反，需要转写。 |
+| PyTorch          | PaddlePaddle  | 备注                                                                                |
+| ---------------- | ------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
+| crow_indices     | crows         | 每行第一个非零元素在 values 的起始位置，仅参数名不一致。                            |
+| col_indices      | cols          | 一维数组，存储每个非零元素的列信息，仅参数名不一致。                                |
+| values           | values        | 一维数组，存储非零元素。                                                            |
+| size             | shape         | 稀疏 Tensor 的形状，仅参数名不一致。                                                |
+| dtype            | dtype         | 创建 tensor 的数据类型。                                                            |
+| layout           | -             | 表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。             |
+| device           | place         | 创建 tensor 的设备位置，仅参数名不一致。                                            |
+| pin_memory       | -             | 表示是否使用锁页内存， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。    |
+| requires_grad    | stop_gradient | 是否阻断 Autograd 的梯度传导，两者参数功能相反，需要转写。                          |
 | check_invariants | -             | 是否检查稀疏 Tensor 变量，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |
 
 ### 转写示例