diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/index.rst b/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
old mode 100644
new mode 100755
index 05009c3607c6071d71edac61c0d27f3e86395b2b..acf79f8b2a9f571494fe2b036d5959ce5950b4e6
--- a/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
@@ -12,5 +12,3 @@ API使用指南
     low_level/metrics.rst
     low_level/model_save_reader.rst
     low_level/inference.rst
-  
-  
diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/low_level/parameter.rst b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/parameter.rst
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..b485fa4743e00866804917aed039b64eaddc0d01
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/parameter.rst
@@ -0,0 +1,167 @@
+..  _api_guide_parameter:
+
+#########
+模型参数
+#########
+
+模型参数为模型中的weight和bias统称，在fluid中对应fluid.Parameter类，继承自fluid.Variable，是一种可持久化的variable。模型的训练就是不断学习更新模型参数的过程。模型参数相关的属性可以通过 :ref:`api_fluid_param_attr_ParamAttr` 来配置，可配置内容有：
+
+- 初始化方式
+- 正则化
+- 梯度剪切
+- 模型平均
+
+初始化方式
+=================
+
+fluid通过设置 :code:`ParamAttr` 的 :code:`initializer` 属性为单个parameter设置初始化方式。
+示例如下：
+
+  .. code-block:: python
+
+      param_attrs = fluid.ParamAttr(name="fc_weight",
+                                initializer=fluid.initializer.ConstantInitializer(1.0))
+      y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=10, param_attr=param_attrs)
+
+
+以下为fluid支持的初始化方式：
+
+1. BilinearInitializer
+-----------------------
+
+线性初始化方法。用该方法初始化的反卷积操作可当做线性插值操作使用。
+
+可用别名：Bilinear
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_BilinearInitializer`
+
+2. ConstantInitializer
+----------------------
+
+常数初始化方式，将parameter初始化为指定的数值。
+
+可用别名：Constant
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_ConstantInitializer`
+
+3. MSRAInitializer
+------------------
+
+该初始化方法参考论文: https://arxiv.org/abs/1502.01852
+
+可用别名：MSRA
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_MSRAInitializer`
+
+4. NormalInitializer
+---------------------
+
+随机高斯分布初始化方法。
+
+可用别名：Normal
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_NormalInitializer`
+
+5. TruncatedNormalInitializer
+-----------------------------
+
+随机截断高斯分布初始化方法。
+
+可用别名：TruncatedNormal
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_TruncatedNormalInitializer`
+
+6. UniformInitializer
+--------------------
+
+随机均匀分布初始化方式。
+
+可用别名：Uniform
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_UniformInitializer`
+
+7. XavierInitializer
+--------------------
+
+该初始化方式参考论文: http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf
+
+可用别名：Xavier
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_initializer_XavierInitializer`
+
+正则化方式
+=============
+
+fluid通过设置 :code:`ParamAttr` 的 :code:`regularizer` 属性为单个parameter设置正则化。
+
+  .. code-block:: python
+
+      param_attrs = fluid.ParamAttr(name="fc_weight",
+                                regularizer=fluid.regularizer.L1DecayRegularizer(0.1))
+      y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=10, param_attr=param_attrs)
+
+以下为fluid支持的正则化方式：
+
+- :ref:`api_fluid_regularizer_L1DecayRegularizer` (别名：L1Decay)
+- :ref:`api_fluid_regularizer_L2DecayRegularizer` (别名：L2Decay)
+
+Clipping
+==========
+
+fluid通过设置 :code:`ParamAttr` 的 :code:`gradient_clip` 属性为单个parameter设置clipping方式。
+
+  .. code-block:: python
+
+      param_attrs = fluid.ParamAttr(name="fc_weight",
+                                regularizer=fluid.regularizer.L1DecayRegularizer(0.1))
+      y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=10, param_attr=param_attrs)
+
+
+以下为fluid支持的clipping方式：
+
+1. ErrorClipByValue
+-------------------
+
+用来将一个tensor的值clipping到指定范围。
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_clip_ErrorClipByValue`
+
+2. GradientClipByGlobalNorm
+---------------------------
+
+用来将多个Tensor的global-norm限制在 :code:`clip_norm` 以内。
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_clip_GradientClipByGlobalNorm`
+
+3. GradientClipByNorm
+---------------------
+
+将Tensor的l2-norm限制在 :code:`max_norm` 以内。如果Tensor的l2-norm超过了 :code:`max_norm` ，
+会将计算出一个 :code:`scale` ，该Tensor的所有值乘上计算出来的 :code:`scale` .
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_clip_GradientClipByNorm`
+
+4. GradientClipByValue
+----------------------
+
+将parameter对应的gradient的值限制在[min, max]范围内。
+
+API请参考：:ref:`api_fluid_clip_GradientClipByValue`
+
+模型平均
+========
+
+fluid通过 :code:`ParamAttr` 的 :code:`do_model_average` 属性设置单个parameter是否进行平均优化。
+示例如下：
+
+  .. code-block:: python
+
+      param_attrs = fluid.ParamAttr(name="fc_weight",
+                                do_model_average=true)
+      y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=10, param_attr=param_attrs)
+
+在miniBatch训练过程中，每个batch过后，都会更新一次parameters，模型平均做的就是平均最近k次更新产生的parameters。
+
+平均后的parameters只是被用来进行测试和预测，其并不参与实际的训练过程。
+
+具体API请参考：:ref:`api_fluid_optimizer_ModelAverage`