Eye op chinese doc refine for API 2.0 (#2293)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/eye_cn.rst

@@ -11,18 +11,22 @@ eye
 
 
 
-该OP用来构建单位矩阵，或一个批次的单位矩阵。
+该OP用来构建二维张量，或一个批次的二维张量。
 
 参数：
-    - **num_rows** (int) - 每一个批矩阵的行数，数据类型为非负int32。
-    - **num_columns** (int) - 每一个批矩阵的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
-    - **batch_shape** (list(int)) - 如若提供，则返回向量的主批次维度将为batch_shape。
-    - **dtype** (string) - 返回张量的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64。
+    - **num_rows** (int) - 该批次二维张量的行数，数据类型为非负int32。
+    - **num_columns** (int, 可选) - 该批次二维张量的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
+    - **batch_shape** (list(int), 可选) - 如若提供，则返回向量的主批次维度将为batch_shape。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) - 返回张量的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64，默认数据类型为float32。
     
 返回：shape为batch_shape + [num_rows, num_columns]的张量。
 
 返回类型：Variable（Tensor|LoDTensor）数据类型为int32，int64，float16，float32，float64的Tensor或者LoDTensor。
 
+抛出异常：
+    - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是float16， float32， float64， int32， int64其中之一。
+    - ``TypeError``: - 如果 ``num_columns`` 不是非负整数或者 ``num_rows`` 不是非负整数。
+
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst

@@ -3,35 +3,37 @@
 eye
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.eye(num_rows, num_columns=None, out=None, dtype='float32', stop_gradient=True, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.eye(num_rows, num_columns=None, dtype=None, name=None)
 
-该OP用来构建单位矩阵。
+该OP用来构建二维张量(主对角线元素为1，其他元素为0)。
 
 参数：
-    - **num_rows** (int) - 生成单位矩阵的行数，数据类型为非负int32。
-    - **num_columns** (int) - 生成单位矩阵的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
-    - **out**  (Variable， 可选) -  指定算子输出结果的LoDTensor/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** (string,  可选) - 返回张量的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64。
-    - **stop_gradient** (bool， 可选) - 是否对此OP停止计算梯度，默认值为False。
+    - **num_rows** (int) - 生成二维张量的行数，数据类型为非负int32。
+    - **num_columns** (int，可选) - 生成二维张量的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 返回张量的数据类型，可为float16，float32，float64， int32， int64。若为None, 则默认等于float32。
     - **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：shape为 [num_rows, num_columns]的张量。
 
-返回类型：Variable（Tensor|LoDTensor）数据类型为int32，int64，float16，float32，float64的Tensor或者LoDTensor。
+返回类型：Variable（Tensor），数据类型为dtype指定的类型。
+
+抛出异常：
+    - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是float16， float32， float64， int32， int64其中之一。
+    - ``TypeError``: - 如果 ``num_columns`` 不是非负整数或者 ``num_rows`` 不是非负整数。
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
+    paddle.enable_imperative()
     data = paddle.eye(3, dtype='int32') # paddle.eye 等价于 paddle.tensor.eye
-    # [[1, 0, 0]
-    #  [0, 1, 0]
-    #  [0, 0, 1]]
+    # [[1 0 0]
+    #  [0 1 0]
+    #  [0 0 1]]
     data = paddle.eye(2, 3, dtype='int32')
-    # [[1, 0, 0]
-    #  [0, 1, 0]]
-
+    # [[1 0 0]
+    #  [0 1 0]]
 
 
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst

@@ -11,21 +11,21 @@ full
 
 
 
-该OP创建一个和具有相同的形状和数据类型的Tensor，其中元素值均为fill_value。
+该OP创建形状大小为shape并且数据类型为dtype的张量，其中元素值均为 ``fill_value``。
 
 参数：
-    - **shape** (list|tuple|Variable) – 指定创建Tensor的形状(shape), 数据类型为int32 或者int64。
-    - **fill_value** (bool|float|int|Variable) - 用于初始化输出Tensor的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
-    - **dtype** （np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选）- 输出变量的数据类型。若参数为空，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。
+    - **shape** (list|tuple|Variable) – 指定创建张量的形状(shape), 数据类型为int32 或者int64。
+    - **fill_value** (bool|float|int|Variable) - 用于初始化输出张量的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
+    - **dtype** （np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选）- 输出变量的数据类型。若为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，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：返回一个存储结果的Tensor。
+返回：返回一个存储结果的Tensor，数据类型和dtype相同。
 
 返回类型：Variable
 
 抛出异常：
-    - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 的类型不是bool, float16, float32, float64, int32, int64其中之一。
-    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Varibable。
+    - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是bool, float16, float32, float64, int32, int64其中之一。
+    - ``TypeError``: - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Variable。
 
 **代码示例**：
 
@@ -49,7 +49,7 @@ full
     # [[True True] 
     #  [True True]]
     
-    # attr value is an Variable Tensor.
+    # attr fill_value is an Variable Tensor.
     val = paddle.fill_constant([1], "float32", 2.0)
     data5 = paddle.full(shape=[2,1], fill_value=val, dtype='float32') i
     # [[2.0] 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst

@@ -8,21 +8,21 @@ full_like
 :alias_main: paddle.full_like
 :alias: paddle.full_like,paddle.tensor.full_like,paddle.tensor.creation.full_like
 
-该OP创建一个和input具有相同的形状和数据类型的Tensor，其中元素值均为fill_value。
+该OP创建一个和x具有相同的形状和数据类型的张量，其中元素值均为 ``fill_value``。
 
 参数：
-    - **x** (Variable) – 指定输入为一个多维的Tensor，数据类型可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。
-    - **fill_value** (bool|float|int) - 用于初始化输出Tensor的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
+    - **x** (Variable) – 输入张量, 输出张量和x具有相同的形状，x的数据类型可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。
+    - **fill_value** (bool|float|int) - 用于初始化输出张量的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
     - **dtype** （np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选）- 输出变量的数据类型。若参数为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，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：返回一个存储结果的Tensor。
+返回：返回一个存储结果的Tensor，数据类型和dtype相同。
 
 返回类型：Variable
 
 抛出异常：
-    - ``TypeError`` - 当dtype不是bool、float16、float32、float64、int32、int64其中之一。
-    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Varibable。
+    - ``TypeError``: - 当dtype不是bool、float16、float32、float64、int32、int64其中之一。
+    - ``TypeError``: - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Varibable。
 
     **代码示例**：
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst

@@ -34,6 +34,8 @@ ones
     import paddle
     
     paddle.enable_imperative()
+    
+    #default dtype for ones OP
     data1 = paddle.ones(shape=[3, 2]) 
     # [[1. 1.]
     #  [1. 1.]
@@ -41,6 +43,8 @@ ones
     data2 = paddle.ones(shape=[2, 2], dtype='int32') 
     # [[1 1]
     #  [1 1]]
+
+    #attr shape is a Variable Tensor
     shape = paddle.fill_constant(shape=[2], dtype='int32', value=2)
     data3 = paddle.ones(shape=shape, dtype='int32') 
     # [[1 1]