Revert "update 1.8 apis, test=develop (#2052)"

This reverts commit 8ba38e07.

doc/fluid/api/dygraph.rst

@@ -7,7 +7,6 @@ fluid.dygraph
 
     dygraph/BackwardStrategy.rst
     dygraph/BatchNorm.rst
-    dygraph/BCELoss.rst
     dygraph/BilinearTensorProduct.rst
     dygraph/Conv2D.rst
     dygraph/Conv2DTranspose.rst
@@ -28,22 +27,17 @@ fluid.dygraph
     dygraph/ExponentialDecay.rst
     dygraph/grad.rst
     dygraph/GroupNorm.rst
-    dygraph/GRUCell.rst
     dygraph/GRUUnit.rst
     dygraph/guard.rst
     dygraph/InstanceNorm.rst
     dygraph/InverseTimeDecay.rst
-    dygraph/L1Loss.rst
     dygraph/Layer.rst
     dygraph/LayerList.rst
     dygraph/LayerNorm.rst
     dygraph/Linear.rst
     dygraph/load_dygraph.rst
-    dygraph/LSTMCell.rst
-    dygraph/MSELoss.rst
     dygraph/NaturalExpDecay.rst
     dygraph/NCE.rst
-    dygraph/NLLLoss.rst
     dygraph/no_grad.rst
     dygraph/NoamDecay.rst
     dygraph/ParallelEnv.rst

doc/fluid/api/dygraph/BCELoss.rst

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-
-.. _api_fluid_dygraph_BCELoss:
-
-BCELoss
--------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.BCELoss
-    :members:
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/dygraph/InstanceNorm.rst

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-
-.. _api_fluid_dygraph_InstanceNorm:
-
-InstanceNorm
-------------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.InstanceNorm
-    :members:
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/dygraph/MSELoss.rst

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-
-.. _api_fluid_dygraph_MSELoss:
-
-MSELoss
--------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.MSELoss
-    :members:
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/dygraph/NLLLoss.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-
-.. _api_fluid_dygraph_NLLLoss:
-
-NLLLoss
--------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.NLLLoss
-    :members:
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/dygraph/ProgramTranslator.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-
-.. _api_fluid_dygraph_ProgramTranslator:
-
-ProgramTranslator
------------------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.ProgramTranslator
-    :members:
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/dygraph/declarative.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-
-.. _api_fluid_dygraph_declarative:
-
-declarative
------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.dygraph.declarative
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/gen_doc.sh

@@ -10,6 +10,33 @@ done
 python gen_doc.py --module_name "" --module_prefix "" --output fluid --output_name fluid --to_multiple_files True
 python gen_module_index.py fluid  fluid
 
+# tensor
+for module in math random stat
+do
+  python gen_doc.py --module_name ${module} --module_prefix ${module} --output ${module} --output_name tensor --to_multiple_files True --output_dir tensor
+  python gen_module_index.py tensor.${module} ${module}
+done
+
+python gen_module_index.py tensor paddle.tensor
+
+for module in math manipulation
+do
+  python gen_doc.py --module_name tensor.${module} --module_prefix tensor.${module} --output tensor/${module} --output_name complex --to_multiple_files True --output_dir complex
+  python gen_module_index.py complex.tensor.${module} ${module}
+done
+
+python gen_module_index.py complex.tensor tensor
+python gen_module_index.py complex paddle.complex
+
+# nn
+for module in loss
+do
+  python gen_doc.py --module_name ${module} --module_prefix ${module} --output ${module} --output_name nn --to_multiple_files True --output_dir nn
+  python gen_module_index.py nn.${module} ${module}
+done
+
+python gen_doc.py --module_name "" --module_prefix "" --output nn --output_name nn --to_multiple_files True
+python gen_module_index.py nn paddle.nn
 
 # index.rst
 python gen_index.py

doc/fluid/api/index_en.rst

@@ -6,6 +6,9 @@ API Reference
     :maxdepth: 1
 
     ../api_guides/index_en.rst
+    complex.rst
+    nn.rst
+    tensor.rst
     fluid.rst
     backward.rst
     clip.rst
@@ -14,6 +17,7 @@ API Reference
     dataset.rst
     dygraph.rst
     executor.rst
+    index.rst
     initializer.rst
     io.rst
     layers.rst

doc/fluid/api/layers.rst

@@ -11,13 +11,9 @@ fluid.layers
     layers/adaptive_pool2d.rst
     layers/adaptive_pool3d.rst
     layers/add_position_encoding.rst
-    layers/addcmul.rst
-    layers/addmm.rst
     layers/affine_channel.rst
     layers/affine_grid.rst
-    layers/allclose.rst
     layers/anchor_generator.rst
-    layers/arange.rst
     layers/argmax.rst
     layers/argmin.rst
     layers/argsort.rst
@@ -36,7 +32,6 @@ fluid.layers
     layers/BeamSearchDecoder.rst
     layers/bilinear_tensor_product.rst
     layers/bipartite_match.rst
-    layers/bmm.rst
     layers/box_clip.rst
     layers/box_coder.rst
     layers/box_decoder_and_assign.rst
@@ -48,7 +43,6 @@ fluid.layers
     layers/ceil.rst
     layers/center_loss.rst
     layers/chunk_eval.rst
-    layers/clamp.rst
     layers/clip.rst
     layers/clip_by_norm.rst
     layers/collect_fpn_proposals.rst
@@ -70,7 +64,6 @@ fluid.layers
     layers/crf_decoding.rst
     layers/crop.rst
     layers/crop_tensor.rst
-    layers/cross.rst
     layers/cross_entropy.rst
     layers/ctc_greedy_decoder.rst
     layers/cumsum.rst
@@ -83,11 +76,8 @@ fluid.layers
     layers/density_prior_box.rst
     layers/detection_output.rst
     layers/diag.rst
-    layers/diag_embed.rst
     layers/dice_loss.rst
-    layers/dist.rst
     layers/distribute_fpn_proposals.rst
-    layers/dot.rst
     layers/double_buffer.rst
     layers/dropout.rst
     layers/dynamic_decode.rst
@@ -98,7 +88,6 @@ fluid.layers
     layers/edit_distance.rst
     layers/elementwise_add.rst
     layers/elementwise_div.rst
-    layers/elementwise_equal.rst
     layers/elementwise_floordiv.rst
     layers/elementwise_max.rst
     layers/elementwise_min.rst
@@ -120,11 +109,8 @@ fluid.layers
     layers/fill_constant_batch_size_like.rst
     layers/filter_by_instag.rst
     layers/flatten.rst
-    layers/flip.rst
     layers/floor.rst
     layers/fsp_matrix.rst
-    layers/full.rst
-    layers/full_like.rst
     layers/gather.rst
     layers/gather_nd.rst
     layers/gather_tree.rst
@@ -155,16 +141,13 @@ fluid.layers
     layers/image_resize.rst
     layers/image_resize_short.rst
     layers/increment.rst
-    layers/index_select.rst
     layers/inplace_abn.rst
     layers/instance_norm.rst
-    layers/interpolate.rst
     layers/inverse_time_decay.rst
     layers/iou_similarity.rst
     layers/is_empty.rst
     layers/isfinite.rst
     layers/kldiv_loss.rst
-    layers/kron.rst
     layers/l2_normalize.rst
     layers/label_smooth.rst
     layers/layer_norm.rst
@@ -179,15 +162,12 @@ fluid.layers
     layers/lod_append.rst
     layers/lod_reset.rst
     layers/log.rst
-    layers/log1p.rst
     layers/log_loss.rst
-    layers/log_softmax.rst
     layers/logical_and.rst
     layers/logical_not.rst
     layers/logical_or.rst
     layers/logical_xor.rst
     layers/logsigmoid.rst
-    layers/logsumexp.rst
     layers/lrn.rst
     layers/lstm.rst
     layers/lstm_unit.rst
@@ -198,7 +178,6 @@ fluid.layers
     layers/mean.rst
     layers/mean_iou.rst
     layers/merge_selected_rows.rst
-    layers/meshgrid.rst
     layers/mse_loss.rst
     layers/mul.rst
     layers/multi_box_head.rst
@@ -208,7 +187,6 @@ fluid.layers
     layers/natural_exp_decay.rst
     layers/nce.rst
     layers/noam_decay.rst
-    layers/nonzero.rst
     layers/Normal.rst
     layers/not_equal.rst
     layers/npair_loss.rst
@@ -232,10 +210,7 @@ fluid.layers
     layers/psroi_pool.rst
     layers/py_func.rst
     layers/py_reader.rst
-    layers/randint.rst
-    layers/randn.rst
     layers/random_crop.rst
-    layers/randperm.rst
     layers/range.rst
     layers/rank.rst
     layers/rank_loss.rst
@@ -263,7 +238,6 @@ fluid.layers
     layers/roi_align.rst
     layers/roi_perspective_transform.rst
     layers/roi_pool.rst
-    layers/roll.rst
     layers/round.rst
     layers/row_conv.rst
     layers/rpn_target_assign.rst
@@ -327,7 +301,6 @@ fluid.layers
     layers/swish.rst
     layers/Switch.rst
     layers/switch_case.rst
-    layers/t.rst
     layers/tanh.rst
     layers/tanh_shrink.rst
     layers/target_assign.rst
@@ -336,11 +309,8 @@ fluid.layers
     layers/tensor_array_to_tensor.rst
     layers/thresholded_relu.rst
     layers/topk.rst
-    layers/trace.rst
     layers/TrainingHelper.rst
     layers/transpose.rst
-    layers/tril.rst
-    layers/triu.rst
     layers/unfold.rst
     layers/Uniform.rst
     layers/uniform_random.rst

doc/fluid/api/layers/addcmul.rst

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-.. _api_fluid_layers_addcmul:
-
-addcmul
--------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.addcmul
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/addmm.rst

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-
-.. _api_fluid_layers_addmm:
-
-addmm
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.addmm
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/allclose.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-
-.. _api_fluid_layers_allclose:
-
-allclose
---------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.allclose
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/arange.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_arange:
-
-arange
-------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.arange
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/clamp.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_clamp:
-
-clamp
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.clamp
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/cross.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_cross:
-
-cross
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.cross
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/diag_embed.rst

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-.. _api_fluid_layers_diag_embed:
-
-diag_embed
-----------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.diag_embed
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/elementwise_equal.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_elementwise_equal:
-
-elementwise_equal
------------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.elementwise_equal
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/full_like.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_full_like:
-
-full_like
----------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.full_like
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/index_select.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_index_select:
-
-index_select
-------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.index_select
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/interpolate.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_interpolate:
-
-interpolate
------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.interpolate
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/log1p.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_log1p:
-
-log1p
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.log1p
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/log_softmax.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_log_softmax:
-
-log_softmax
------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.log_softmax
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/logsumexp.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
-    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
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-.. _api_fluid_layers_logsumexp:
-
-logsumexp
----------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.logsumexp
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/nonzero.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_nonzero:
-
-nonzero
--------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.nonzero
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/randn.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_randn:
-
-randn
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.randn
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/roll.rst

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-.. _api_fluid_layers_roll:
-
-roll
-----
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.roll
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/trace.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
-    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
-
-.. _api_fluid_layers_trace:
-
-trace
------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.trace
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/tril.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
-    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
-
-.. _api_fluid_layers_tril:
-
-tril
-----
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.tril
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/layers/triu.rst

-..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
-    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
-
-.. _api_fluid_layers_triu:
-
-triu
-----
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.triu
-    :noindex:
-

doc/fluid/api/nn.rst

+=========
+paddle.nn
+=========
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    nn/loss.rst

doc/fluid/api/nn/loss.rst

+====
+loss
+====
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    loss/BCELoss.rst
+    loss/CrossEntropyLoss.rst
+    loss/L1Loss.rst
+    loss/MSELoss.rst
+    loss/NLLLoss.rst

doc/fluid/api/dygraph/L1Loss.rst → doc/fluid/api/nn/loss/L1Loss.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
     !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
 
-.. _api_fluid_dygraph_L1Loss:
+.. _api_nn_loss_L1Loss:
 
 L1Loss
 ------
 
-..  autoclass:: paddle.fluid.dygraph.L1Loss
+..  autoclass:: paddle.nn.loss.L1Loss
     :members:
+    :inherited-members:
     :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor.rst

+=============
+paddle.tensor
+=============
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    tensor/linalg.rst
+    tensor/math.rst
+    tensor/random.rst
+    tensor/stat.rst

doc/fluid/api/tensor/linalg.rst

+======
+linalg
+======
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    linalg/dist.rst

doc/fluid/api/layers/meshgrid.rst → doc/fluid/api/tensor/linalg/dist.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
     !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
 
-.. _api_fluid_layers_meshgrid:
+.. _api_tensor_linalg_dist:
 
-meshgrid
+dist
 --------
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.meshgrid
+..  autofunction:: paddle.tensor.linalg.dist
     :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/math.rst

+====
+math
+====
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    math/add.rst
+    math/addcmul.rst
+    math/addmm.rst
+    math/atan.rst
+    math/clamp.rst
+    math/div.rst
+    math/elementwise_sum.rst
+    math/log1p.rst
+    math/logsumexp.rst
+    math/max.rst
+    math/min.rst
+    math/mm.rst
+    math/mul.rst
+    math/pow.rst
+    math/sin.rst
+    math/sqrt.rst
+    math/sum.rst
+    math/tanh.rst

doc/fluid/api/layers/dot.rst → doc/fluid/api/tensor/math/add.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
     !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
 
-.. _api_fluid_layers_dot:
+.. _api_tensor_math_add:
 
-dot
+add
 ---
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.dot
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.add
     :noindex:
 

doc/fluid/api/layers/dist.rst → doc/fluid/api/tensor/math/atan.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
     !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
 
-.. _api_fluid_layers_dist:
+.. _api_tensor_math_atan:
 
-dist
+atan
 ----
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.dist
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.atan
     :noindex:
 

doc/fluid/api/layers/bmm.rst → doc/fluid/api/tensor/math/div.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_bmm:
+.. _api_tensor_math_div:
 
-bmm
+div
 ---
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.bmm
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.div
     :noindex:
 

doc/fluid/api/fluid/ComplexVariable.rst → doc/fluid/api/tensor/math/elementwise_sum.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_ComplexVariable:
+.. _api_tensor_math_elementwise_sum:
 
-ComplexVariable
+elementwise_sum
 ---------------
 
-..  autoclass:: paddle.fluid.ComplexVariable
-    :members:
-    :inherited-members:
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.elementwise_sum
     :noindex:
 

doc/fluid/api/layers/t.rst → doc/fluid/api/tensor/math/mm.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_layers_t:
+.. _api_tensor_math_mm:
 
-t
--
+mm
+--
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.t
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.mm
     :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/math/mul.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_math_mul:
+
+mul
+---
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.mul
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/math/pow.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_math_pow:
+
+pow
+---
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.pow
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/math/sin.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_math_sin:
+
+sin
+---
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.sin
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/layers/full.rst → doc/fluid/api/tensor/math/sqrt.rst

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-.. _api_fluid_layers_full:
+.. _api_tensor_math_sqrt:
 
-full
+sqrt
 ----
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.full
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.sqrt
     :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/math/sum.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_math_sum:
+
+sum
+---
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.sum
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/layers/flip.rst → doc/fluid/api/tensor/math/tanh.rst

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-.. _api_fluid_layers_flip:
+.. _api_tensor_math_tanh:
 
-flip
+tanh
 ----
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.flip
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.tanh
     :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/random.rst

+======
+random
+======
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    random/randint.rst
+    random/randn.rst
+    random/randperm.rst

doc/fluid/api/layers/kron.rst → doc/fluid/api/tensor/random/rand.rst

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-.. _api_fluid_layers_kron:
+.. _api_tensor_random_rand:
 
-kron
+rand
 ----
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.kron
+..  autofunction:: paddle.tensor.random.rand
     :noindex:
 

doc/fluid/api/layers/randint.rst → doc/fluid/api/tensor/random/randint.rst

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-.. _api_fluid_layers_randint:
+.. _api_tensor_random_randint:
 
 randint
 -------
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.randint
+..  autofunction:: paddle.tensor.random.randint
     :noindex:
 

doc/fluid/api/layers/randperm.rst → doc/fluid/api/tensor/random/randperm.rst

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-.. _api_fluid_layers_randperm:
+.. _api_tensor_random_randperm:
 
 randperm
 --------
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.layers.randperm
+..  autofunction:: paddle.tensor.random.randperm
     :noindex:
 

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst

@@ -10,7 +10,6 @@ fluid.dygraph
 
     dygraph_cn/BackwardStrategy_cn.rst
     dygraph_cn/BatchNorm_cn.rst
-    dygraph_cn/BCELoss_cn.rst
     dygraph_cn/BilinearTensorProduct_cn.rst
     dygraph_cn/Conv2D_cn.rst
     dygraph_cn/Conv2DTranspose_cn.rst
@@ -18,7 +17,6 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/Conv3DTranspose_cn.rst
     dygraph_cn/CosineDecay_cn.rst
     dygraph_cn/Dropout_cn.rst
-    dygraph_cn/declarative_cn.rst
     dygraph_cn/Embedding_cn.rst
     dygraph_cn/ExponentialDecay_cn.rst
     dygraph_cn/FC_cn.rst
@@ -26,18 +24,14 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/GroupNorm_cn.rst
     dygraph_cn/GRUUnit_cn.rst
     dygraph_cn/guard_cn.rst
-    dygraph_cn/InstanceNorm_cn.rst
     dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
-    dygraph_cn/L1Loss_cn.rst
     dygraph_cn/Layer_cn.rst
     dygraph_cn/LayerList_cn.rst
     dygraph_cn/LayerNorm_cn.rst
     dygraph_cn/Linear_cn.rst
     dygraph_cn/load_dygraph_cn.rst
-    dygraph_cn/MSELoss_cn.rst
     dygraph_cn/NaturalExpDecay_cn.rst
     dygraph_cn/NCE_cn.rst
-    dygraph_cn/NLLLoss_cn.rst
     dygraph_cn/NoamDecay_cn.rst
     dygraph_cn/ParallelEnv_cn.rst
     dygraph_cn/ParameterList_cn.rst
@@ -47,7 +41,6 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/Pool2D_cn.rst
     dygraph_cn/PRelu_cn.rst
     dygraph_cn/prepare_context_cn.rst  
-    dygraph_cn/ProgramTranslator_cn.rst
     dygraph_cn/save_dygraph_cn.rst
     dygraph_cn/Sequential_cn.rst
     dygraph_cn/SpectralNorm_cn.rst

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/L1Loss_cn.rst

-L1Loss
--------------------------------
-
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.L1Loss(reduction='mean')
-该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 `L1 loss` 损失。
-
-该损失函数的数学计算公式如下：
-
-当 `reduction` 设置为 ``'none'`` 时，
-
-    .. math::
-        Out = |input - label|
-当 `reduction` 设置为 ``'mean'`` 时，
-
-    .. math::
-       Out = MEAN(|input - label|)
-当 `reduction` 设置为 ``'sum'`` 时，
-
-    .. math::
-       Out = SUM(|input - label|)
-输入input和标签label的维度是[N, *], 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。
-如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出Loss的维度为 [N, *], 与输入input相同。
-如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出Loss的维度为 [1]。
-
-参数：
-    - **reduction** (string, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 `L1Loss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `L1Loss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回L1Loss。数据类型为string。
-
-返回：返回计算L1Loss的可调用对象。
-
-**代码示例**
-
-.. code-block:: python
-        # declarative mode
-        import paddle.fluid as fluid
-        import numpy as np
-        import paddle
-        input = fluid.data(name="input", shape=[1])
-        label = fluid.data(name="label", shape=[1])
-        l1_loss = fluid.layers.L1Loss(reduction='mean')
-        output = l1_loss(input,label)
-        place = fluid.CPUPlace()
-        exe = fluid.Executor(place)
-        exe.run(fluid.default_startup_program())
-        input_data = np.array([1.5]).astype("float32")
-        label_data = np.array([1.7]).astype("float32")
-        output_data = exe.run(fluid.default_main_program(),
-                feed={"input":input_data, "label":label_data},
-                fetch_list=[output],
-                return_numpy=True)
-        print(output_data)  # [array([0.2], dtype=float32)]
-        
-        # imperative mode
-        import paddle.fluid.dygraph as dg
-        with dg.guard(place) as g:
-            input = dg.to_variable(input_data)
-            label = dg.to_variable(label_data)
-            l1_loss = fluid.layers.L1Loss(reduction='mean')
-            output = l1_loss(input,label)
-            print(output.numpy())  # [0.2]
-

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/NLLLoss_cn.rst

 NLLLoss
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.NLLLoss(weight=None, reduction='mean', ignore_index=-100)
+
+该OP计算输入input和标签label间的 `negative log likelihood loss` 损失 ，可用于训练一个 `n` 类分类器。
+
+如果提供 `weight` 参数的话，它是一个 `1-D` 的tensor, 里面的值对应类别的权重。当你的训练集样本
+不均衡的话，使用这个参数是非常有用的。
+
+该损失函数的数学计算公式如下：
+
+当 `reduction` 设置为 `none` 时，损失函数的数学计算公式为：
+
+    .. math::
+        \ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad
+        l_n = - w_{y_n} x_{n,y_n}, \quad
+        w_{c} = \text{weight}[c] \cdot \mathbb{1}\{c \not= \text{ignore_index}\},
+
+其中 `N` 表示 `batch_size` 。如果 `reduction` 的值不是 `none` (默认为 `mean`)，那么此时损失函数
+的数学计算公式为：
+
+    .. math::
+        \ell(x, y) = \begin{cases}
+            \sum_{n=1}^N \frac{1}{\sum_{n=1}^N w_{y_n}} l_n, &
+            \text{if reduction} = \text{'mean';}\\
+            \sum_{n=1}^N l_n,  &
+            \text{if reduction} = \text{'sum'.}
+        \end{cases}
+
+参数：
+    - **input** (Variable): - 输入 `Tensor`, 其形状为 :math:`[N, C]` , 其中 `C` 为类别数。但是对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, C, d_1, d_2, ..., d_K]` 。数据类型为float32或float64。
+    - **label** (Variable): - 输入input对应的标签值。其形状为 :math:`[N,]` 或者 :math:`[N, d_1, d_2, ..., d_K]`, 数据类型为int64。
+    - **weight** (Variable, 可选): - 手动指定每个类别的权重。其默认为 `None` 。如果提供该参数的话，长度必须为 `num_classes` 。数据类型为float32或float64。
+    - **reduction** (string, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: `none`, `mean`, `sum` 。默认为 `mean` ，计算 `mini-batch` loss均值。设置为 `sum` 时，计算 `mini-batch` loss的总和。设置为 `none` 时，则返回loss Tensor。数据类型为string。
+    - **ignore_index** (int64, 可选): - 指定一个忽略的标签值，此标签值不参与计算。默认值为-100。数据类型为int64。
+
+返回：返回存储表示 `negative log likihood loss` 的损失值。
+
+返回类型：Variable
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+            # declarative mode
+            import paddle.fluid as fluid
+            import numpy as np
+            import paddle
+            input_np = np.random.random(size=(10, 10)).astype(np.float32)
+            label_np = np.random.randint(0, 10, size=(10,)).astype(np.int64)
+            prog = fluid.Program()
+            startup_prog = fluid.Program()
+            place = fluid.CPUPlace()
+            with fluid.program_guard(prog, startup_prog):
+                input = fluid.data(name='input', shape=[10, 10], dtype='float32')
+                label = fluid.data(name='label', shape=[10], dtype='int64')
+                nll_loss = fluid.dygraph.NLLLoss()
+                res = nll_loss(input, label)
+                exe = fluid.Executor(place)
+                static_result = exe.run(
+                    prog,
+                    feed={"input": input_np,
+                          "label": label_np},
+                    fetch_list=[res])
+            print(static_result)
+            
+            # imperative mode
+            import paddle.fluid.dygraph as dg
+            with dg.guard(place) as g:
+                input = dg.to_variable(input_np)
+                label = dg.to_variable(label_np)
+                output = nll_loss(input, label)
+                print(output.numpy())
+

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/ProgramTranslator_cn.rst

-ProgramTranslator
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/declarative_cn.txt

-declarative
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/framework_cn.rst

+=======================
+paddle.framework
+=======================
+
+
+
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    framework_cn/get_default_dtype_cn.rst
+    framework_cn/manual_seed_cn.rst
+    framework_cn/set_default_dtype_cn.rst

doc/fluid/api_cn/framework_cn/get_default_dtype_cn.rst

+get
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/framework_cn/manual_seed_cn.rst

+manual
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/framework_cn/set_default_dtype_cn.rst

+set
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/index_cn.rst

@@ -6,6 +6,9 @@ API Reference
     :maxdepth: 1
 
     ../api_guides/index_cn.rst
+    framework_cn.rst
+    nn_cn.rst
+    tensor_cn.rst
     fluid_cn.rst
     api_tree_cn.rst
     backward_cn.rst
@@ -21,5 +24,6 @@ API Reference
     optimizer_cn.rst
     profiler_cn.rst
     regularizer_cn.rst
+    tensor_cn.rst
     transpiler_cn.rst
     unique_name_cn.rst

doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst

@@ -16,13 +16,9 @@ fluid.layers
     layers_cn/adaptive_pool2d_cn.rst
     layers_cn/adaptive_pool3d_cn.rst
     layers_cn/add_position_encoding_cn.rst
-    layers_cn/addcmul_cn.rst
-    layers_cn/addmm_cn.rst
     layers_cn/affine_channel_cn.rst
     layers_cn/affine_grid_cn.rst
-    layers_cn/allclose_cn.rst
     layers_cn/anchor_generator_cn.rst
-    layers_cn/arange_cn.rst
     layers_cn/argmax_cn.rst
     layers_cn/argmin_cn.rst
     layers_cn/argsort_cn.rst
@@ -39,7 +35,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/beam_search_decode_cn.rst
     layers_cn/bilinear_tensor_product_cn.rst
     layers_cn/bipartite_match_cn.rst
-    layers_cn/bmm_cn.rst
     layers_cn/box_clip_cn.rst
     layers_cn/box_coder_cn.rst
     layers_cn/box_decoder_and_assign_cn.rst
@@ -52,7 +47,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/ceil_cn.rst
     layers_cn/center_loss_cn.rst
     layers_cn/chunk_eval_cn.rst
-    layers_cn/clamp_cn.rst
     layers_cn/clip_by_norm_cn.rst
     layers_cn/clip_cn.rst
     layers_cn/collect_fpn_proposals_cn.rst
@@ -74,7 +68,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/crf_decoding_cn.rst
     layers_cn/crop_cn.rst
     layers_cn/crop_tensor_cn.rst
-    layers_cn/cross_cn.rst
     layers_cn/cross_entropy_cn.rst
     layers_cn/ctc_greedy_decoder_cn.rst
     layers_cn/cumsum_cn.rst
@@ -85,11 +78,8 @@ fluid.layers
     layers_cn/density_prior_box_cn.rst
     layers_cn/detection_output_cn.rst
     layers_cn/diag_cn.rst
-    layers_cn/diag_embed_cn.rst
     layers_cn/dice_loss_cn.rst
-    layers_cn/dist_cn.rst
     layers_cn/distribute_fpn_proposals_cn.rst
-    layers_cn/dot_cn.rst
     layers_cn/double_buffer_cn.rst
     layers_cn/dropout_cn.rst
     layers_cn/dynamic_gru_cn.rst
@@ -101,7 +91,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/edit_distance_cn.rst
     layers_cn/elementwise_add_cn.rst
     layers_cn/elementwise_div_cn.rst
-    layers_cn/elementwise_equal_cn.rst
     layers_cn/elementwise_floordiv_cn.rst
     layers_cn/elementwise_max_cn.rst
     layers_cn/elementwise_min_cn.rst
@@ -122,11 +111,8 @@ fluid.layers
     layers_cn/fill_constant_cn.rst
     layers_cn/filter_by_instag_cn.rst
     layers_cn/flatten_cn.rst
-    layers_cn/flip_cn.rst
     layers_cn/floor_cn.rst
     layers_cn/fsp_matrix_cn.rst
-    layers_cn/full_cn.rst
-    layers_cn/full_like_cn.rst
     layers_cn/gather_cn.rst
     layers_cn/gather_nd_cn.rst
     layers_cn/gather_tree_cn.rst
@@ -156,14 +142,11 @@ fluid.layers
     layers_cn/image_resize_short_cn.rst
     layers_cn/increment_cn.rst
     layers_cn/inverse_time_decay_cn.rst
-    layers_cn/index_select_cn.rst
     layers_cn/instance_norm_cn.rst
-    layers_cn/interpolate_cn.rst
     layers_cn/iou_similarity_cn.rst
     layers_cn/is_empty_cn.rst
     layers_cn/isfinite_cn.rst
     layers_cn/kldiv_loss_cn.rst
-    layers_cn/kron_cn.rst
     layers_cn/l2_normalize_cn.rst
     layers_cn/label_smooth_cn.rst
     layers_cn/layer_norm_cn.rst
@@ -177,15 +160,12 @@ fluid.layers
     layers_cn/lod_append_cn.rst
     layers_cn/lod_reset_cn.rst
     layers_cn/log_cn.rst
-    layers_cn/log1p_cn.rst
     layers_cn/log_loss_cn.rst
-    layers_cn/log_softmax_cn.rst
     layers_cn/logical_and_cn.rst
     layers_cn/logical_not_cn.rst
     layers_cn/logical_or_cn.rst
     layers_cn/logical_xor_cn.rst
     layers_cn/logsigmoid_cn.rst
-    layers_cn/logsumexp_cn.rst
     layers_cn/lrn_cn.rst
     layers_cn/lstm_cn.rst
     layers_cn/lstm_unit_cn.rst
@@ -197,7 +177,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/mean_cn.rst
     layers_cn/mean_iou_cn.rst
     layers_cn/merge_selected_rows_cn.rst
-    layers_cn/meshgrid_cn.rst
     layers_cn/mse_loss_cn.rst
     layers_cn/mul_cn.rst
     layers_cn/multi_box_head_cn.rst
@@ -207,7 +186,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/natural_exp_decay_cn.rst
     layers_cn/nce_cn.rst
     layers_cn/noam_decay_cn.rst
-    layers_cn/nonzero_cn.rst
     layers_cn/Normal_cn.rst
     layers_cn/not_equal_cn.rst
     layers_cn/npair_loss_cn.rst
@@ -232,10 +210,8 @@ fluid.layers
     layers_cn/py_func_cn.rst
     layers_cn/py_reader_cn.rst
     layers_cn/randint_cn.rst
-    layers_cn/randn_cn.rst
     layers_cn/random_crop_cn.rst
     layers_cn/range_cn.rst
-    layers_cn/randperm_cn.rst
     layers_cn/rank_cn.rst
     layers_cn/rank_loss_cn.rst
     layers_cn/read_file_cn.rst
@@ -261,7 +237,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/roi_align_cn.rst
     layers_cn/roi_perspective_transform_cn.rst
     layers_cn/roi_pool_cn.rst
-    layers_cn/roll_cn.rst
     layers_cn/round_cn.rst
     layers_cn/row_conv_cn.rst
     layers_cn/rpn_target_assign_cn.rst
@@ -325,7 +300,6 @@ fluid.layers
     layers_cn/swish_cn.rst
     layers_cn/Switch_cn.rst
     layers_cn/switch_case_cn.rst
-    layers_cn/t_cn.rst
     layers_cn/tanh_cn.rst
     layers_cn/tanh_shrink_cn.rst
     layers_cn/target_assign_cn.rst
@@ -334,10 +308,7 @@ fluid.layers
     layers_cn/tensor_array_to_tensor_cn.rst
     layers_cn/thresholded_relu_cn.rst
     layers_cn/topk_cn.rst
-    layers_cn/trace_cn.rst
     layers_cn/transpose_cn.rst
-    layers_cn/tril_cn.rst
-    layers_cn/triu_cn.rst
     layers_cn/unfold_cn.rst
     layers_cn/Uniform_cn.rst
     layers_cn/uniform_random_cn.rst

doc/fluid/api_cn/layers_cn/randint_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_layers_randint:
+
 randint
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.randint(low, high=None, shape=None, out=None, dtype=None, device=None, stop_gradient=False, seed=0, name=None)
+
+该OP使用从区间[low，high)内均匀分布采样的随机整数初始化一个Tensor。当high为None时（默认），均匀采样的区间为[0,low)。
+
+参数：
+    - **low** (int)-要生成的随机值范围的下限，low包含在范围中。当high为None时，均匀采样的区间为[0,low)。
+    - **high** (int，可选)-要生成的随机值范围的上限，high不包含在范围中。默认值为None。
+    - **shape** (list|tuple|Variable，可选)-输出Tensor的维度，shape类型支持list，tuple，Variable。如果shape类型是list或者tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，其中整数的数据类型为int，Tensor的数据类型为int32或int64。如果shape的类型是Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32或int64。如果shape为None，则会将shape设置为[1]。默认值为None。
+    - **out** (Variable，可选)-用于存储创建的Tensor，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。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选)- 输出Tensor的数据类型，支持数据类型为int32，int64。如果dtype为None，则会将dtype设置为int64。默认值为None。
+    - **device** (str， 可选)-指定在GPU或CPU上创建Tensor。如果device为None，则将选择运行Paddle程序的设备，默认为None。
+    - **stop_gradient** (bool，可选)-指定是否停止梯度计算，默认值为False。
+    - **seed** (int，可选)-随机种子，用于生成样本。0表示使用系统生成的种子。注意如果种子不为0，该操作符每次都生成同样的随机数。默认为 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：表示一个随机初始化结果的Tensor，该Tensor的数据类型由dtype参数决定，该Tensor的维度由shape参数决定。
+
+返回类型：Variable
+
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`: shape的类型应该是list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`TypeError`: dtype的类型应该是int32或int64。
+    - :code:`ValueError`: 该OP的high必须大于low（high为None时，则会先将high设置为low，将low设置为0，再判断low和high的大小关系）。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+
+    # example 1:
+    # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    result_1 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=[3, 4], dtype="int64")
+
+    # example 2:
+    # attr shape is a list which contains tensor Variable.
+    dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3)
+    dim_2 = fluid.layers.fill_constant([1],"int32",5)
+    result_2 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=[dim_1, dim_2], dtype="int32")
+
+    # example 3:
+    # attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
+    var_shape = fluid.data(name='var_shape', shape=[2], dtype="int64")
+    result_3 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape, dtype="int32")
+    var_shape_int32 = fluid.data(name='var_shape_int32', shape=[2], dtype="int32")
+    result_4 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape_int32, dtype="int64")
+
+    # example 4:
+    # Input only one parameter
+    # low=0, high=10, shape=[1], dtype='int64'
+    result_4 = fluid.layers.randint(10)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/trace_cn.rst

-trace
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
-
-

doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst

+=======================
+paddle.nn
+=======================
+
+
+
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    nn_cn/Conv1D_cn.rst
+    nn_cn/Conv2D_cn.rst
+    nn_cn/diag_embed_cn.rst
+    nn_cn/interpolate_cn.rst
+    nn_cn/Linear_cn.rst
+    nn_cn/log_softmax_cn.rst
+    nn_cn/ReLU_cn.rst
+    nn_cn/Upsample_cn.rst
+    nn_cn/activation_cn.rst
+    nn_cn/loss_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Conv1D_cn.rst

+Conv1D
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Conv2D_cn.rst

+Conv2D
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst

+Linear
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReLU_cn.rst

+ReLU
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Upsample_cn.rst

+Upsample
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn.rst

+=======================
+activation
+=======================
+
+
+
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    activation_cn/Sigmoid_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst

+Sigmoid
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn.rst

+=======================
+loss
+=======================
+
+
+
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    loss_cn/BCELoss_cn.rst
+    loss_cn/CrossEntropyLoss_cn.rst
+    loss_cn/L1Loss_cn.rst
+    loss_cn/MSELoss_cn.rst
+    loss_cn/NLLLoss_cn.rst

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InstanceNorm_cn.rst → doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/CrossEntropyLoss_cn.rst

-InstanceNorm
+CrossEntropyLoss
 -------------------------------
 **版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/L1Loss_cn.rst

+L1Loss
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/NLLLoss_cn.rst

+NLLLoss
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/add_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_add:
+
+add
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.add(x, y, alpha=1, out=None, name=None)
+
+该OP是逐元素相加算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素相加，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
+
+等式为：
+
+.. math::
+        Out = X + Y
+
+- :math:`X` ：多维Tensor。
+- :math:`Y` ：维度必须小于等于X维度的Tensor。
+
+对于这个运算算子有2种情况：
+        1. :math:`Y` 的 ``shape`` 与 :math:`X` 相同。
+        2. :math:`Y` 的 ``shape`` 是 :math:`X` 的连续子序列。
+
+对于情况2:
+        1. 用 :math:`Y` 匹配 :math:`X` 的形状（shape），其中 ``axis`` 是 :math:`Y` 在 :math:`X` 上的起始维度的位置。
+        2. 如果 ``axis`` 为-1（默认值），则 :math:`axis= rank(X)-rank(Y)` 。
+        3. 考虑到子序列， :math:`Y` 的大小为1的尾部维度将被忽略，例如shape（Y）=（2,1）=>（2）。
+
+例如：
+
+..  code-block:: text
+
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (,)
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (5,)
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (4, 5), with axis=-1(default) or axis=2
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (3, 4), with axis=1
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (2), with axis=0
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (2, 1), with axis=0
+
+参数：
+        - **x** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` 。数据类型为 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 或  ``int64``。
+        - **y** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` 。数据类型为 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 或  ``int64``。
+        - **alpha** （int|float，可选）- 输入y的缩放因子。默认值为1. 如果alpha不为1，本api计算公式变为 :math:`Out = X + alpha * Y`
+        - **out** （Variable，可选）-  指定存储运算结果的 ``Tensor`` 。如果设置为None或者不设置，将创建新的 ``Tensor`` 存储运算结果，默认值为None。
+        - **name** （str，可选）- 输出的名字。默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+
+返回：        多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` ，维度和数据类型都与 ``x`` 相同。
+
+返回类型：        Variable
+
+**代码示例 1**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.array([2, 3, 4]).astype('float32'),
+            "y": np.array([1, 5, 2]).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[3], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[3], dtype='float32')
+    z1 = paddle.add(x, y)
+    z2 = paddle.add(x, y, alpha=10)
+    # z = x + y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z1.name, z2.name])
+
+    print(z_value[0]) # [3., 8., 6.]
+    print(z_value[1]) # [12. 53. 24.]
+
+**代码示例 2**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.ones((2, 3, 4, 5)).astype('float32'),
+            "y": np.zeros((4, 5)).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[2, 3, 4, 5], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[4, 5], dtype='float32')
+    z = paddle.add(x, y, name='z')
+    # z = x + y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z.name])
+
+    print(z_value[0])
+    print(z_value[0].shape) # z.shape=[2,3,4,5]
+
+**代码示例 3**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.random.randint(1, 5, size=[2, 3, 4, 5]).astype('float32'),
+            "y": np.random.randint(1, 5, size=[5]).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[2,3,4,5], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[5], dtype='float32')
+    z = paddle.add(x, y)
+    # z = x / y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z.name])
+    print(z_value[0])
+    print(z_value[0].shape) # z.shape=[2,3,4,5]
+
+
+**代码示例 4**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[3], dtype="float32")
+    y = fluid.data(name='y', shape=[3], dtype='float32')
+
+    output = fluid.data(name="output", shape=[3], dtype="float32")
+    z = paddle.add(x, y, out=output)
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+    data1 = np.array([2, 3, 4], dtype='float32')
+    data2 = np.array([1, 5, 2], dtype='float32')
+    z_value = exe.run(feed={'x': data1,
+                            'y': data2},
+                            fetch_list=[z])
+    print(z_value[0]) # [3. 8. 6.]
+
+
+**代码示例 5（动态图）**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    with fluid.dygraph.guard():
+        np_x = np.array([2, 3, 4]).astype('float64')
+        np_y = np.array([1, 5, 2]).astype('float64')
+        x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
+        y = fluid.dygraph.to_variable(np_y)
+        z = paddle.add(x, y, alpha=-0.5)
+        np_z = z.numpy()
+        print(np_z)  # [1.5, 0.5, 3. ]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/addcmul_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 addcmul
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0, out=None, name=None)
+.. py:function:: paddle.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0, out=None, name=None)
 
 计算tensor1和tensor2的逐元素乘积，然后将结果乘以标量value，再加到input上输出。其中input, tensor1, tensor2的维度必须是可广播的。
 
@@ -33,5 +33,5 @@ addcmul
     input = fluid.data(name='input', dtype='float32', shape=[3, 4])
     tensor1 = fluid.data(name='tenosr1', dtype='float32', shape=[1, 4])
     tensor2 = fluid.data(name='tensor2', dtype='float32', shape=[3, 4])
-    data = fluid.layers.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0)
+    data = paddle.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0)
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/arange_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 arange
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.arange(start, end, step=1, dtype=None, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.arange(start, end, step=1, dtype=None, name=None)
 
 该API根据step均匀分隔给定数值区间[start, end)，并返回该分隔结果。
 
@@ -24,6 +24,6 @@ arange
     import paddle
     import paddle.fluid as fluid
     with fluid.dygraph.guard():
-                 x = fluid.layers.arange(0, 6, 2) 
+                 x = paddle.arange(0, 6, 2) 
                  # x: [0, 2, 4]
                  # x dtype: float32

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/argmax_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_argmax:
+
+argmax
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.argmax(input, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, name=None)
+
+
+该OP沿 ``axis`` 计算输入 ``input`` 的最大元素的索引。
+
+参数：
+    - **input** (Variable) - 输入的多维 ``Tensor`` ，支持的数据类型：float32、float64、int8、int16、int32、int64。
+    - **axis** (int，可选) - 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`` 的Rank， ``axis`` -R与绝对值相同的R等价。默认值为0。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str)- 输出Tensor的数据类型，可选值为int32，int64，默认值为None，将返回int64类型的结果。
+    - **out** (Variable, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置，将创建新的Tensor存储运算结果，默认值为None。
+    - **keepdims** （bool，可选）- 是否保留进行max index操作的维度，默认值为False。
+    - **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： ``Tensor`` ，数据类型int64
+
+返回类型：Variable
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    in1 = np.array([[[5,8,9,5],
+                     [0,0,1,7],
+                     [6,9,2,4]],
+                    [[5,2,4,2],
+                     [4,7,7,9],
+                     [1,7,0,6]]])
+    with fluid.dygraph.guard():
+        x = fluid.dygraph.to_variable(in1)
+        out1 = paddle.argmax(input=x, axis=-1)
+        out2 = paddle.argmax(input=x, axis=0)
+        out3 = paddle.argmax(input=x, axis=1)
+        out4 = paddle.argmax(input=x, axis=2)
+        out5 = paddle.argmax(input=x, axis=2, keepdims=True)
+        print(out1.numpy())
+        # [[2 3 1]
+        #  [0 3 1]]
+        print(out2.numpy())
+        # [[0 0 0 0]
+        #  [1 1 1 1]
+        #  [0 0 0 1]]
+        print(out3.numpy())
+        # [[2 2 0 1]
+        #  [0 1 1 1]]
+        print(out4.numpy())
+        # [[2 3 1]
+        #  [0 3 1]]
+        print(out5.numpy())
+        #array([[[2],
+        #        [3],
+        #        [1]],
+        #       [[0],
+        #        [3],
+        #        [1]]])

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/atan_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_atan:
+
+atan
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.atan(x, name=None, out=None)
+
+arctanh 激活函数。
+
+.. math::
+        out = tanh^{-1}(x)
+
+参数:
+    - **x(Variable)** - atan的输入Tensor，数据类型为 float32 或 float64
+    - **name** (str|None) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+    - **out** (Variable, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置，将创建新的Tensor存储运算结果，默认值为None。
+
+返回：返回类型为Variable(Tensor|LoDTensor)， 数据类型同输入一致。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+        import numpy as np
+        import paddle
+        import paddle.fluid as fluid
+
+        inputs = fluid.layers.data(name="x", shape = [3], dtype='float32')
+        output = paddle.atan(inputs)
+
+        exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+        exe.run(fluid.default_startup_program())
+
+        img = np.array([-0.8183, 0.4912, -0.6444, 0.0371]).astype(np.float32)
+
+        res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':img}, fetch_list=[output])
+        print(res)
+        #[array([-0.6858003, 0.45658287, -0.5724284, 0.03708299], dtype=float32)]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/bmm_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/bmm_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 bmm
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.bmm(x, y, name=None):
+.. py:function:: paddle.tensor.bmm(x, y, name=None):
 
 对输入x及输入y进行矩阵相乘。
 
@@ -38,7 +38,7 @@ bmm
     with fluid.dygraph.guard():
         x = fluid.dygraph.to_variable(input1)
         y = fluid.dygraph.to_variable(input2)
-        out = fluid.layers.bmm(x, y)
+        out = paddle.bmm(x, y)
         #output size: (2, 2, 2)
         #output value:
         #[[[6.0, 6.0],[12.0, 12.0]],[[45.0, 45.0],[60.0, 60.0]]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/cholesky_cn.rst

+cholesky
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/layers_cn/clamp_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/clamp_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 clamp
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.clamp(input, min=None, max=None, output=None, name=None)
+.. py:function:: paddle.clamp(input, min=None, max=None, output=None, name=None)
 
 该OP将输入的所有元素进行剪裁，使得输出元素限制在[min, max]内，具体公式如下：
 
@@ -34,8 +34,8 @@ clamp
                     [4.5,6.4]]).astype('float32')
     with fluid.dygraph.guard():
         x1 = fluid.dygraph.to_variable(in1)
-        out1 = fluid.layers.clamp(x1, min=3.5, max=5.0)
-        out2 = fluid.layers.clamp(x1, min=2.5)
+        out1 = paddle.tensor.clamp(x1, min=3.5, max=5.0)
+        out2 = paddle.tensor.clamp(x1, min=2.5)
         print(out1.numpy())
         # [[3.5, 3.5]
         # [4.5, 5.0]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst

+concat
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/layers_cn/cross_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/cross_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 cross
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.cross(input, other, dim=None)
+.. py:function:: paddle.cross(input, other, dim=None)
 
 该OP返回在 ``dim`` 维度上，两个张量 ``input`` 和 ``other`` 的向量积（叉积）。 ``input`` 和 ``other`` 必须有相同的形状，
 且指定的 ``dim`` 维上 ``size`` 必须为3，如果 ``dim`` 未指定，默认选取第一个 ``size`` 等于3的维度。
@@ -34,12 +34,12 @@ cross
         with fluid.dygraph.guard():
             x = fluid.dygraph.to_variable(data_x)
             y = fluid.dygraph.to_variable(data_y)
-            out_z1 = fluid.layers.cross(x, y)
+            out_z1 = paddle.cross(x, y)
             print(out_z1.numpy())
             #[[-1. -1. -1.]
             # [ 2.  2.  2.]
             # [-1. -1. -1.]]
-            out_z2 = fluid.layers.cross(x, y, dim=1)
+            out_z2 = paddle.cross(x, y, dim=1)
             print(out_z2.numpy())
             #[[0. 0. 0.]
             # [0. 0. 0.]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/dist_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/dist_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 dist
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.linalg.dist(x, y, p=2)
+.. py:function:: paddle.tensor.linalg.dist(x, y, p=2)
 
 该OP用于计算 `(x-y)` 的 p 范数（p-norm），需要注意这不是严格意义上的范数，仅作为距离的度量。输入 `x` 和 `y` 的形状（shape）必须是可广播的（broadcastable）。其含义如下，详情请参考 `numpy的广播概念 <https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html>`_ ：
 
@@ -65,11 +65,11 @@ z (4-D Tensor):  8 x 7 x 6 x 5
     with fluid.dygraph.guard():
         x = fluid.dygraph.to_variable(np.array([[3, 3],[3, 3]]).astype(np.float32))
         y = fluid.dygraph.to_variable(np.array([[3, 3],[3, 1]]).astype(np.float32))
-        out = fluid.layers.dist(x, y, 0)
+        out = paddle.dist(x, y, 0)
         print(out.numpy()) # out = [1.]
-        out = fluid.layers.dist(x, y, 2)
+        out = paddle.dist(x, y, 2)
         print(out.numpy()) # out = [2.]
-        out = fluid.layers.dist(x, y, float("inf"))
+        out = paddle.dist(x, y, float("inf"))
         print(out.numpy()) # out = [2.]
-        out = fluid.layers.dist(x, y, float("-inf"))
+        out = paddle.dist(x, y, float("-inf"))
         print(out.numpy()) # out = [0.]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/div_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_div:
+
+div
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.div(x, y, out=None, name=None)
+
+该OP是逐元素相除算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素相除，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
+
+等式是：
+
+.. math::
+        Out = X / Y
+
+- :math:`X` ：多维Tensor。
+- :math:`Y` ：维度必须小于等于X维度的Tensor。
+
+对于这个运算算子有2种情况：
+        1. :math:`Y` 的 ``shape`` 与 :math:`X` 相同。
+        2. :math:`Y` 的 ``shape`` 是 :math:`X` 的连续子序列。
+
+对于情况2:
+        1. 用 :math:`Y` 匹配 :math:`X` 的形状（shape），其中 ``axis`` 是 :math:`Y` 在 :math:`X` 上的起始维度的位置。
+        2. 如果 ``axis`` 为-1（默认值），则 :math:`axis= rank(X)-rank(Y)` 。
+        3. 考虑到子序列， :math:`Y` 的大小为1的尾部维度将被忽略，例如shape（Y）=（2,1）=>（2）。
+
+例如：
+
+..  code-block:: text
+
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (,)
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (5,)
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (4, 5), with axis=-1(default) or axis=2
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (3, 4), with axis=1
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (2), with axis=0
+        shape(X) = (2, 3, 4, 5), shape(Y) = (2, 1), with axis=0
+
+参数：
+        - **x** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` 。数据类型为 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 或  ``int64``。
+        - **y** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` 。数据类型为 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 或  ``int64``。
+        - **out** （Variable，可选）-  指定存储运算结果的 ``Tensor`` 。如果设置为None或者不设置，将创建新的 ``Tensor`` 存储运算结果，默认值为None。
+        - **name** （str，可选）- 输出的名字。默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+
+返回：        多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` ， 维度和数据类型都与 ``x`` 相同。
+
+返回类型：        Variable
+
+**代码示例 1**
+
+..  code-block:: python
+
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.array([2, 3, 4]).astype('float32'),
+            "y": np.array([1, 5, 2]).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[3], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[3], dtype='float32')
+    z = paddle.div(x, y)
+    # z = x / y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z.name])
+
+    print(z_value) # [2., 0.6, 2.]
+
+
+**代码示例 2**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.ones((2, 3, 4, 5)).astype('float32'),
+            "y": np.zeros((4, 5)).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[2, 3, 4, 5], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[4, 5], dtype='float32')
+    z = paddle.div(x, y, name='z')
+    # z = x / y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z.name])
+
+    print(z_value[0])
+    print(z_value[0].shape) # z.shape=[2,3,4,5]
+
+
+**代码示例 3**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    def gen_data():
+        return {
+            "x": np.random.randint(1, 5, size=[2, 3, 4, 5]).astype('float32'),
+            "y": np.random.randint(1, 5, size=[5]).astype('float32')
+        }
+
+    x = fluid.data(name="x", shape=[2,3,4,5], dtype='float32')
+    y = fluid.data(name="y", shape=[5], dtype='float32')
+    output = fluid.data(name="output", shape=[2,3,4,5], dtype="float32")
+    z = paddle.div(x, y, out=output)
+    # z = x / y
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+
+    z_value = exe.run(feed=gen_data(),
+                        fetch_list=[z.name])
+    print(z_value[0])
+    print(z_value[0].shape) # z.shape=[2,3,4,5]
+
+
+**代码示例 4（动态图）**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    with fluid.dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):
+        np_x = np.array([2, 3, 4]).astype('float64')
+        np_y = np.array([1, 5, 2]).astype('float64')
+        x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
+        y = fluid.dygraph.to_variable(np_y)
+        z = paddle.div(x, y)
+        np_z = z.numpy()
+        print(np_z)  # [2., 0.6, 2.]
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/layers_cn/dot_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/dot_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 dot
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.dot(x, y, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.linalg.dot(x, y, name=None)
 
 该OP计算向量的内积
 
@@ -31,7 +31,7 @@ dot
     with fluid.dygraph.guard():
       x = fluid.dygraph.to_variable(np.random.uniform(0.1, 1, [10]).astype(np.float32))
       y = fluid.dygraph.to_variable(np.random.uniform(1, 3, [10]).astype(np.float32))
-      z = fluid.layers.dot(x, y)
+      z = paddle.dot(x, y)
       print(z.numpy())
 
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/einsum_cn.rst

+einsum
+-------------------------------
+**版本升级，文档正在开发中**

doc/fluid/api_cn/layers_cn/elementwise_equal_cn.rst → doc/fluid/api_cn/tensor_cn/elementwise_equal_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 elementwise_equal
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.elementwise_equal(x, y, name=None)
+.. py:function:: paddle.elementwise_equal(x, y, name=None)
 
 该OP返回 :math:`x==y` 逐元素比较x和y是否相等。
 
@@ -26,4 +26,4 @@ elementwise_equal
     
     label = fluid.layers.assign(np.array([3, 3], dtype="int32"))
     limit = fluid.layers.assign(np.array([3, 2], dtype="int32"))
-    out1 = fluid.layers.elementwise_equal(x=label, y=limit) #out1=[True, False]
+    out1 = paddle.elementwise_equal(x=label, y=limit) #out1=[True, False]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/elementwise_sum_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_elementwise_sum:
+
+elementwise_sum
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.elementwise_sum(inputs, name=None)
+
+该OP用于对输入的一至多个Tensor或LoDTensor求和。如果输入的是LoDTensor，输出仅与第一个输入共享LoD信息（序列信息）。
+
+例1：
+::
+    输入：
+        input.shape = [2, 3]
+        input = [[1, 2, 3],
+              [4, 5, 6]]
+
+    输出：
+        output.shape = [2, 3]
+        output = [[1, 2, 3],
+                [4, 5, 6]]
+
+例2：
+::
+    输入：
+    第一个输入：
+            input1.shape = [2, 3]
+            input1 = [[1, 2, 3],
+                  [4, 5, 6]]
+
+    第二个输入：
+            input2.shape = [2, 3]
+            input2 = [[7, 8, 9],
+                  [10, 11, 12]]
+
+    输出：
+        output.shape = [2, 3]
+        output = [[8, 10, 12],
+              [14, 16, 18]]
+
+参数：
+    - **inputs** (Variable|list(Variable)) - 输入的一至多个Variable。如果输入了多个Variable，则不同Variable间的shape和数据类型应保持一致。Variable为多维Tensor或LoDTensor，数据类型支持：float32，float64，int32，int64。
+    - **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：对输入 ``inputs`` 中的Variable求和后的结果，shape和数据类型与 ``inputs`` 一致。
+
+返回类型：Variable
+
+
+**代码示例：**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    input0 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 3], dtype='int64', value=5)
+    input1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 3], dtype='int64', value=3)
+    sum = paddle.elementwise_sum([input0, input1])
+
+    #用户可以通过executor打印出求和的结果
+    out = fluid.layers.Print(sum, message="the sum of input0 and input1: ")
+    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+    exe.run(fluid.default_main_program())
+
+    #打印出的数据为：
+    1570701754  the sum of input0 and input1:   The place is:CPUPlace
+    Tensor[elementwise_sum_0.tmp_0]
+        shape: [2,3,]
+        dtype: l
+        data: 8,8,8,8,8,8,
+
+    #输出了shape为[2,3]的Tensor，与输入的shape一致
+    #dtype为对应C++数据类型，在不同环境下可能显示值不同，但本质相同
+    #例如：如果Tensor中数据类型是int64，则对应的C++数据类型为int64_t，所以dtype值为typeid(int64_t).name()，
+    #      其在MacOS下为'x'，linux下为'l'，Windows下为'__int64'，都表示64位整型变量
+