add the doc for the logic ops

add the doc for the logic ops, add the broadcasting ops

doc/fluid/api_cn/layers_cn/logical_and_cn.rst

@@ -5,39 +5,33 @@ logical_and
 
 .. py:function:: paddle.logical_and(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_and
-:alias: paddle.logical_and, paddle.tensor.logical_and, paddle.tensor.logic.logical_and
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_and
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``x`` 和 ``y`` 进行逻辑与运算。
 
 .. math::
        Out = X \&\& Y
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑与运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑与运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。 
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
+.. note::
+    ``paddle.logical_and`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
-
-返回类型：Variable
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
-    
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_and(x, y)
-    print(res.numpy()) # [True False False False]
+     import paddle
+     import numpy as np
+
+     paddle.disable_static()
+     x_data = np.array([True], dtype=np.bool)
+     y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
+     x = paddle.to_tensor(x_data)
+     y = paddle.to_tensor(y_data)
+     res = paddle.logical_and(x, y)
+     print(res.numpy()) # [True False True False]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/logical_or_cn.rst

@@ -5,39 +5,33 @@ logical_or
 
 .. py:function:: paddle.logical_or(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_or
-:alias: paddle.logical_or, paddle.tensor.logical_or, paddle.tensor.logic.logical_or
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_or
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``X`` 和 ``Y`` 进行逻辑或运算。
 
 .. math::
         Out = X || Y
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑或运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑或运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
-
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
+.. note::
+    ``paddle.logical_or`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
-返回类型：Variable
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
+     import paddle
+     import numpy as np
 
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_or(x, y)
-    print(res.numpy()) # [True  True  True False]
+     paddle.disable_static()
+     x_data = np.array([True, False], dtype=np.bool).reshape(2, 1)
+     y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool).reshape(2, 2)
+     x = paddle.to_tensor(x_data)
+     y = paddle.to_tensor(y_data)
+     res = paddle.logical_or(x, y)
+     print(res.numpy()) # [[ True  True] [ True False]]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/logical_xor_cn.rst

@@ -5,40 +5,33 @@ logical_xor
 
 .. py:function:: paddle.logical_xor(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_xor
-:alias: paddle.logical_xor, paddle.tensor.logical_xor, paddle.tensor.logic.logical_xor
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_xor
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``X`` 和 ``Y`` 进行逻辑异或运算。
 
 .. math::
         Out = (X || Y) \&\& !(X \&\& Y)
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑异或运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑异或运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
+.. note::
+    ``paddle.logical_xor`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
-
-返回类型：Variable
-
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
+      import paddle
+      import numpy as np
 
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_xor(x, y)
-    print(res.numpy()) # [False  True  True False]
+      paddle.disable_static()
+      x_data = np.array([True, False], dtype=np.bool).reshape([2, 1])
+      y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool).reshape([2, 2])
+      x = paddle.to_tensor(x_data)
+      y = paddle.to_tensor(y_data)
+      res = paddle.logical_xor(x, y)
+      print(res.numpy()) # [[False,  True], [ True, False]]

doc/paddle/api/paddle/fluid/layers/logical_and_cn.rst

@@ -5,39 +5,33 @@ logical_and
 
 .. py:function:: paddle.logical_and(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_and
-:alias: paddle.logical_and, paddle.tensor.logical_and, paddle.tensor.logic.logical_and
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_and
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``x`` 和 ``y`` 进行逻辑与运算。
 
 .. math::
        Out = X \&\& Y
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑与运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑与运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。 
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
+.. note::
+    ``paddle.logical_and`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
-
-返回类型：Variable
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
-    
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_and(x, y)
-    print(res.numpy()) # [True False False False]
+     import paddle
+     import numpy as np
+
+     paddle.disable_static()
+     x_data = np.array([True], dtype=np.bool)
+     y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
+     x = paddle.to_tensor(x_data)
+     y = paddle.to_tensor(y_data)
+     res = paddle.logical_and(x, y)
+     print(res.numpy()) # [True False True False]

doc/paddle/api/paddle/fluid/layers/logical_or_cn.rst

@@ -5,39 +5,33 @@ logical_or
 
 .. py:function:: paddle.logical_or(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_or
-:alias: paddle.logical_or, paddle.tensor.logical_or, paddle.tensor.logic.logical_or
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_or
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``X`` 和 ``Y`` 进行逻辑或运算。
 
 .. math::
         Out = X || Y
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑或运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑或运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
-
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
+.. note::
+    ``paddle.logical_or`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
-返回类型：Variable
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
+     import paddle
+     import numpy as np
 
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_or(x, y)
-    print(res.numpy()) # [True  True  True False]
+     paddle.disable_static()
+     x_data = np.array([True, False], dtype=np.bool).reshape(2, 1)
+     y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool).reshape(2, 2)
+     x = paddle.to_tensor(x_data)
+     y = paddle.to_tensor(y_data)
+     res = paddle.logical_or(x, y)
+     print(res.numpy()) # [[ True  True] [ True False]]

doc/paddle/api/paddle/fluid/layers/logical_xor_cn.rst

@@ -5,40 +5,33 @@ logical_xor
 
 .. py:function:: paddle.logical_xor(x, y, out=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logical_xor
-:alias: paddle.logical_xor, paddle.tensor.logical_xor, paddle.tensor.logic.logical_xor
-:old_api: paddle.fluid.layers.logical_xor
-
-
-
 该OP逐元素的对 ``X`` 和 ``Y`` 进行逻辑异或运算。
 
 .. math::
         Out = (X || Y) \&\& !(X \&\& Y)
 
-参数：
-        - **x** （Variable）- 逻辑异或运算的第一个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **y** （Variable）- 逻辑异或运算的第二个输入，是一个 Variable，数据类型只能是bool。
-        - **out** （Variable，可选）- 指定算子输出结果的 Variable，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
-        - **name** （str，可选）- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。
+.. note::
+    ``paddle.logical_xor`` 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
+参数：
+        - **x** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **y** （Tensor）- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：bool。
+        - **out** （Tensor，可选）- 指定算子输出结果的 `Tensor` ，可以是程序中已经创建的任何Tensor。默认值为None，此时将创建新的Tensor来保存输出结果。
+        - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
-返回：与 ``x`` 维度相同，数据类型相同的 Variable。
-
-返回类型：Variable
-
+返回： ``Tensor`` ， 维度``x`` 维度相同，存储运算后的结果。
 
 **代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import numpy as np
+      import paddle
+      import numpy as np
 
-    paddle.enable_imperative()
-    x_data = np.array([True, True, False, False], dtype=np.bool)
-    y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool)
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_data)
-    y = paddle.imperative.to_variable(y_data)
-    res = paddle.logical_xor(x, y)
-    print(res.numpy()) # [False  True  True False]
+      paddle.disable_static()
+      x_data = np.array([True, False], dtype=np.bool).reshape([2, 1])
+      y_data = np.array([True, False, True, False], dtype=np.bool).reshape([2, 2])
+      x = paddle.to_tensor(x_data)
+      y = paddle.to_tensor(y_data)
+      res = paddle.logical_xor(x, y)
+      print(res.numpy()) # [[False,  True], [ True, False]]