diff --git a/doc/paddle/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.rst b/doc/paddle/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.rst
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index 7d90083513d071f6f6565690e700241fc88bd335..0092fb5b1cdbb0c5cc32d41e491b118cbb63657d
--- a/doc/paddle/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.rst
+++ b/doc/paddle/api/paddle/distributed/fleet/DistributedStrategy_cn.rst
@@ -55,4 +55,50 @@ DistributedStrategy
 **avg(bool):** 梯度的融合方式，有两种选择：
 
 - **sum**: 梯度求和
-- **avg**: 梯度求平均
\ No newline at end of file
+- **avg**: 梯度求平均
+
+.. py:attribute:: lars
+是否使用LARS optimizer，默认值：False
+
+**示例代码**
+
+.. code-block:: python
+  import paddle.distributed.fleet as fleet
+  strategy = fleet.DistributedStrategy()
+  strategy.lars = True
+  strategy.lars_configs = {
+    "lars_coeff": 0.001,
+    "lars_weight_decay": 0.0005,
+    "epsilon": 0,
+    "exclude_from_weight_decay": ["batch_norm", ".b"],
+  } 
+.. py:attribute:: lars_configs
+设置LARS优化器的参数。用户可以配置 lars_coeff，lars_weight_decay，epsilon，exclude_from_weight_decay 参数。
+
+**lars_coeff(float):** lars 系数，[原论文](https://arxiv.org/abs/1708.03888) 中的 trust coefficient。 默认值是 0.001.
+
+**lars_weight_decay(float):** lars 公式中 weight decay 系数。 默认值是 0.0005.
+
+**exclude_from_weight_decay(list[str]):** 不应用 weight decay 的 layers 的名字列表，某一layer 的name 如果在列表中，这一layer 的 lars_weight_decay将被置为 0. 默认值是 None.
+
+**epsilon(float):** 一个小的浮点值，目的是维持数值稳定性，避免 lars 公式中的分母为零。 默认值是 0.
+
+.. py:attribute:: lamb
+是否使用LAMB optimizer，默认值：False
+
+**示例代码**
+
+.. code-block:: python
+  import paddle.distributed.fleet as fleet
+  strategy = fleet.DistributedStrategy()
+  strategy.lamb = True
+  strategy.lamb_configs = {
+      'lamb_weight_decay': 0.01,
+      'exclude_from_weight_decay': [],
+  }
+.. py:attribute:: lamb_configs
+设置LAMB优化器的参数。用户可以配置 lamb_weight_decay，exclude_from_weight_decay 参数。
+
+**lamb_weight_decay(float):** lars 公式中 weight decay 系数。 默认值是 0.01.
+
+**exclude_from_weight_decay(list[str]):** 不应用 weight decay 的 layers 的名字列表，某一layer 的name 如果在列表中，这一layer 的 lamb_weight_decay将被置为 0. 默认值是 None.