add doc_cn for tril_op and tril_op and polish addmm_op (#2085)

* test=develop, add_tril_op

* test=develop, polish_addmm_op

* test=develop, add_triu_op

* test=develop, polish tril and triu

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addmm_cn.rst

@@ -14,12 +14,12 @@ addmm
     out = alpha * x * y + beta * input
 
 参数:
-    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持float32, float64。
-    - **x** (Variable) : 输入Tensor x，数据类型支持float32, float64。
-    - **y** (Variable) : 输入Tensor y，数据类型支持float32, float64。
-    - **alpha** (float，可选) : 乘以x*y的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
-    - **beta** (float，可选) : 乘以input的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
-    - **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。
+    - **input** （Variable）：输入Tensor input，数据类型支持float32, float64。
+    - **x** （Variable）：输入Tensor x，数据类型支持float32, float64。
+    - **y** （Variable）：输入Tensor y，数据类型支持float32, float64。
+    - **alpha** （float，可选）：乘以x*y的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
+    - **beta** （float，可选）：乘以input的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
+    - **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：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入input数据类型一致。
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/tril_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_tril:
+
 tril
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.tril(input, diagonal=0, name=None)
+
+返回输入矩阵 `input` 的下三角部分，其余部分被设为0。
+矩形的下三角部分被定义为对角线上和下方的元素。
+
+参数:
+    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
+    - **diagonal** (int，可选) : 指定的对角线，默认值为0。如果diagonal = 0，表示主对角线; 如果diagonal是正数，表示主对角线之上的对角线; 如果diagonal是负数，表示主对角线之下的对角线。
+    - **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：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `input` 数据类型一致。
+
+返回类型：Variable
+
+
+**代码示例**:
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle.tensor as tensor
+    import paddle.fluid as fluid
+
+    data = np.arange(1, 13, dtype="int64").reshape(3,-1)
+    # array([[ 1,  2,  3,  4],
+    #        [ 5,  6,  7,  8],
+    #        [ 9, 10, 11, 12]])
+    x = fluid.data(shape=(-1, 4), dtype='int64', name='x')
+    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+
+    # example 1, default diagonal
+    tril = tensor.tril(x)
+    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    # array([[ 1,  0,  0,  0],
+    #        [ 5,  6,  0,  0],
+    #        [ 9, 10, 11,  0]])
+    
+    # example 2, positive diagonal value
+    tril = tensor.tril(x, diagonal=2)
+    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    # array([[ 1,  2,  3,  0], 
+    #        [ 5,  6,  7,  8],
+    #        [ 9, 10, 11, 12]])
+   
+    # example 3, negative diagonal value
+    tril = tensor.tril(x, diagonal=-1)
+    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    # array([[ 0,  0,  0,  0],
+    #        [ 5,  0,  0,  0],
+    #        [ 9, 10,  0,  0]])

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/triu_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_triu:
+
 triu
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.triu(input, diagonal=0, name=None)
+
+返回输入矩阵 `input` 的上三角部分，其余部分被设为0。
+矩形的上三角部分被定义为对角线上和上方的元素。
+
+参数:
+    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
+    - **diagonal** (int，可选) : 指定的对角线，默认值为0。如果diagonal = 0，表示主对角线; 如果diagonal是正数，表示主对角线之上的对角线; 如果diagonal是负数，表示主对角线之下的对角线。
+    - **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：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `input` 数据类型一致。
+
+返回类型：Variable
+
+
+**代码示例**:
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle.fluid as fluid
+    import paddle.tensor as tensor
+
+    data = np.arange(1, 13, dtype="int64").reshape(3,-1)
+    # array([[ 1,  2,  3,  4],
+    #        [ 5,  6,  7,  8],
+    #        [ 9, 10, 11, 12]])
+    x = fluid.data(shape=(-1, 4), dtype='int64', name='x')
+    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+
+    # example 1, default diagonal
+    triu = tensor.triu(x)
+    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    # array([[ 1,  2,  3,  4],
+    #        [ 0,  6,  7,  8],
+    #        [ 0,  0, 11, 12]])
+    
+    # example 2, positive diagonal value
+    triu = tensor.triu(x, diagonal=2)
+    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    # array([[0, 0, 3, 4],
+    #        [0, 0, 0, 8],
+    #        [0, 0, 0, 0]])
+    
+    # example 3, negative diagonal value
+    triu = tensor.triu(x, diagonal=-1)
+    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
+        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    # array([[ 1,  2,  3,  4],
+    #        [ 5,  6,  7,  8],
+    #        [ 0, 10, 11, 12]])
+