diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
index 4b9ab5106b36ba4c4922f9c530feadb87842af01..f52ae11c3195cbb983a45742d54d240315df509d 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
@@ -39,6 +39,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/kron_cn.rst
     tensor_cn/linspace_cn.rst
     tensor_cn/log1p_cn.rst
+    tensor_cn/addcmul_cn.rst
     tensor_cn/logsumexp_cn.rst
     tensor_cn/math_cn.rst
     tensor_cn/matmul_cn.rst
diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
index ea8d2b68480fd124615ea146a9e8eb8ebd878435..5c03e1e134f5887af72530e13bd5dee6190c8274 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
@@ -1,3 +1,37 @@
+.. _cn_api_tensor_addcmul:
+
 addcmul
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. 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。
+
+计算过程的公式为：
+..  math::
+    out = input + value * tensor1 * tensor2
+
+参数:
+    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持float32, float64, int32, int64。
+    - **itensor1** (Variable) : 输入Tensor tensor1，数据类型支持float32, float64, int32, int64。
+    - **itensor2** (Variable) : 输入Tensor tensor2，数据类型支持float32, float64, int32, int64。
+    - **value** (int|float) : 乘以tensor1*tensor2的标量。如果输入input类型为float32或float64，value类型必须为float，如果输入input类型为int32或int64，value类型必须为int。
+    - **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）- 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：变量（Variable）
+
+**代码示例**:
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+
+    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 = paddle.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0)
+