diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
index 31f6d2cb67cdc9c718102e31ba5154a66d61e7fb..46b1b3c3d6b17cdd9eebd5959372756499ede8ff 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
@@ -3,24 +3,24 @@
 concat
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.concat(input,axis=0,name=None)
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.concat(input, axis=0, name=None)
 
-:alias_main: paddle.concat
-:alias: paddle.concat,paddle.tensor.concat,paddle.tensor.manipulation.concat
-:old_api: paddle.fluid.layers.concat
 
-
-
-该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结。
+该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结，返回一个新的Tensor。
 
 参数：
-    - **input** (list) - 输入是待联结的多维 ``Tensor`` 组成的 ``list`` ，支持的数据类型为：float32、float64、int32、int64。
-    - **axis** (int|Variable，可选) - 整数或者形状为[1]的 ``Tensor``，数据类型为 ``int32``。指定对输入Tensor进行运算的轴， ``axis`` 的有效范围是[-R, R)，R是输入 ``input`` 中 ``Tensor`` 的维度， ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
+    - **input** (list|tuple|Tensor) - 待联结的Tensor list，Tensor tuple或者Tensor，支持的数据类型为：bool、float16、 float32、float64、int32、int64。 ``input`` 中所有Tensor的数据类型必须一致。
+    - **axis** (int|Tensor，可选) - 指定对输入Tensor进行运算的轴，可以是整数或者形状为[1]的Tensor，数据类型为int32或者int64。 ``axis`` 的有效范围是[-R, R)，R是输入 ``input`` 中Tensor 的维度， ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
     - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
 
-返回：联结后的 ``Tensor`` ，数据类型和 ``input`` 相同。
+返回：联结后的 ``Tensor`` ，数据类型和 ``input`` 中的Tensor相同。
+
 
-返回类型：Variable
+抛出异常：
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 的类型不是list、tuple或者Tensor的时候。
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 的数据类型不是 bool，float16， float32， float64， int32， int64时。
+    - ``TypeError``: - 当 ``axis`` 的类型不是int或者Tensor时。当 ``axis`` 是Tensor的时候其数据类型不是int32或者int64时。
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 中的Tensor存在数据类型不一致时。
 
 **代码示例**：
 
@@ -29,18 +29,18 @@ concat
   import paddle.fluid as fluid
   import numpy as np
 
-  in1 = np.array([[1,2,3],
-                  [4,5,6]])
-  in2 = np.array([[11,12,13],
-                  [14,15,16]])
-  in3 = np.array([[21,22],
-                  [23,24]])
+  in1 = np.array([[1, 2, 3],
+                  [4, 5, 6]])
+  in2 = np.array([[11, 12, 13],
+                  [14, 15, 16]])
+  in3 = np.array([[21, 22],
+                  [23, 24]])
   with fluid.dygraph.guard():
       x1 = fluid.dygraph.to_variable(in1)
       x2 = fluid.dygraph.to_variable(in2)
       x3 = fluid.dygraph.to_variable(in3)
-      out1 = fluid.layers.concat(input=[x1,x2,x3], axis=-1)
-      out2 = fluid.layers.concat(input=[x1,x2], axis=0)
+      out1 = fluid.layers.concat(input=[x1, x2, x3], axis=-1)
+      out2 = fluid.layers.concat(input=[x1, x2], axis=0)
       print(out1.numpy())
       # [[ 1  2  3 11 12 13 21 22]
       #  [ 4  5  6 14 15 16 23 24]]
diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
index e439959e9f07df7ad3bcafc6269692485b9d9958..aa36dd238d01ef6804bb8e4175650ab3b0244429 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
@@ -1,3 +1,54 @@
+.. _cn_api_tensor_concat:
+
 concat
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.concat(x, axis=0, name=None)
+
+
+该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结，返回一个新的Tensor。
+
+参数：
+    - **x** (list|tuple) - 待联结的Tensor list或者Tensor tuple ，支持的数据类型为：bool, float16, float32、float64、int32、int64， ``x`` 中所有Tensor的数据类型应该一致。
+    - **axis** (int|Tensor，可选) - 指定对输入 ``x`` 进行运算的轴，可以是整数或者形状为[1]的Tensor，数据类型为int32或者int64。 ``axis`` 的有效范围是[-R, R)，R是输入 ``x`` 中Tensor的维度， ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
+    - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+
+返回：联结后的Tensor ，数据类型和 ``x`` 中的Tensor相同。
+
+抛出异常：
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 的类型不是list或者tuple时。
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 的数据类型不是 bool，float16， float32， float64， int32， int64时。
+    - ``TypeError``: - 当 ``axis`` 的类型不是int或者Tensor时。 当 ``axis`` 是Tensor的时候其数据类型不是int32或者int64时。
+    - ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 中的Tensor存在数据类型不一致时。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+  
+  import paddle
+  import numpy as np
+  
+  paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode
+  in1 = np.array([[1, 2, 3],
+                  [4, 5, 6]])
+  in2 = np.array([[11, 12, 13],
+                  [14, 15, 16]])
+  in3 = np.array([[21, 22],
+                  [23, 24]])
+  x1 = paddle.imperative.to_variable(in1)
+  x2 = paddle.imperative.to_variable(in2)
+  x3 = paddle.imperative.to_variable(in3)
+  zero = paddle.full(shape=[1], dtype='int32', fill_value=0)
+  # When the axis is negative, the real axis is (axis + Rank(x))
+  # As follow, axis is -1, Rank(x) is 2, the real axis is 1
+  out1 = paddle.concat(x=[x1, x2, x3], axis=-1)
+  out2 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=0)
+  out3 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=zero)
+  # out1
+  # [[ 1  2  3 11 12 13 21 22]
+  #  [ 4  5  6 14 15 16 23 24]]
+  # out2 out3
+  # [[ 1  2  3]
+  #  [ 4  5  6]
+  #  [11 12 13]
+  #  [14 15 16]]