Fix cn doc 4 api (#1220)

* add reference link of elementwise_pow. test=document_preview

* fix Chinese doc of four API. test=develop, test=document_preview

* fix optional argument.  test=develop, test=document_preview

* fix cn doc accoring to reviews. test=develop, test=document_preview

doc/fluid/api_cn/layers_cn/expand_cn.rst

@@ -5,11 +5,11 @@ expand
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.expand(x, expand_times, name=None)
 
-expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算。 您应该通过提供属性 ``expand_times`` 来为每个维度设置次数。 X的秩应该在[1,6]中。请注意， ``expand_times`` 的大小必须与X的秩相同。以下是一个用例：
+该OP会根据参数 ``expand_times`` 对输入 ``x`` 的各维度进行复制。通过参数 ``expand_times`` 来为 ``x`` 的每个维度设置复制次数。 ``x`` 的秩应小于等于6。注意， ``expand_times`` 的大小必须与 ``x`` 的秩相同。以下是一个用例：
 
 ::
 
-        输入(X) 是一个形状为[2, 3, 1]的三维张量（Tensor）:
+        输入(x) 是一个形状为[2, 3, 1]的 3-D Tensor :
 
                 [
                    [[1], [2], [3]],
@@ -18,7 +18,7 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算
 
         属性(expand_times):  [1, 2, 2]
 
-        输出(Out) 是一个形状为[2, 6, 2]的三维张量（Tensor）:
+        输出(out) 是一个形状为[2, 6, 2]的 3-D Tensor:
 
                 [
                     [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [1, 1], [2, 2], [3, 3]],
@@ -26,12 +26,18 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算
                 ]
 
 参数:
-        - **x** (Variable)- 一个秩在[1, 6]范围中的张量（Tensor）.
-        - **expand_times** (list|tuple|Variable) - 每一个维度要扩展的次数。
+        - **x** （Variable）- 维度最高为6的多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型为 ``float32``，``float64``，``int32`` 或 ``bool``。
+        - **expand_times** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32`` 。如果 ``expand_times`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``expand_times`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示 ``x`` 每一个维度被复制的次数。
+        - **name** （str，可选）- 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`。默认值： ``None``。
 
-返回：     expand变量是LoDTensor。expand运算后，输出（Out）的每个维度的大小等于输入（X）的相应维度的大小乘以 ``expand_times`` 给出的相应值。
+返回：维度与输入 ``x`` 相同的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型与 ``x`` 相同。返回值的每个维度的大小等于 ``x`` 的相应维度的大小乘以 ``expand_times`` 给出的相应值。
+
+返回类型：``Variable`` 。
+
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`：``expand_times`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`ValueError`：``expand_times`` 中的元素不能是负值。
 
-返回类型：   变量（Variable）
 
 **代码示例**
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/pow_cn.rst

@@ -5,20 +5,22 @@ pow
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.pow(x, factor=1.0, name=None)
 
-指数激活算子（Pow Activation Operator.）
+该OP是指数激活算子：
 
 .. math::
 
     out = x^{factor}
 
-参数
-    - **x** (Variable) - Pow operator的输入。
-    - **factor** (FLOAT|Variable|1.0) - Pow的指数因子。
-    - **name** (str|None) -这个层的名称(可选)。如果设置为None，该层将被自动命名。
+**注意：如果需要对输入进行 elementwise_pow 操作，请查使用** :ref:`cn_api_fluid_layers_elementwise_pow` 。
 
-返回: 输出Pow操作符
+参数：
+    - **x** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` ，数据类型为 ``float32`` 或 ``float64`` 。
+    - **factor** （float32|Variable，可选）- ``float32`` 或形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型为 ``float32``。Pow OP的指数因子。默认值：1.0。
+    - **name** （str，可选）- 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`。默认值： ``None``。
 
-返回类型: 输出(Variable)
+返回：维度与输入 `x` 相同的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型与 ``x`` 相同。
+
+返回类型：Variable。
 
 
 **代码示例：**

doc/fluid/api_cn/layers_cn/reshape_cn.rst

@@ -5,40 +5,46 @@ reshape
 
 .. py:function::  paddle.fluid.layers.reshape(x, shape, actual_shape=None, act=None, inplace=False, name=None)
 
-保持输入张量数据不变的情况下，改变张量的形状。
+该OP在保持输入 ``x`` 数据不变的情况下，改变 ``x`` 的形状。
 
-目标形状可由 ``shape`` 或 ``actual_shape`` 给出。``shape`` 可以是一个包含整数或张量的列表，或者是一个张量变量，而 ``actual_shape`` 是一个张量变量。
-当两个属性同时被指定时，``actual_shape`` 的优先级高于 ``shape`` ，但此时 ``shape`` 只能是整数列表，且在编译时仍然应该正确地设置 ``shape`` 以保证形状推断。
+目标形状可由 ``shape`` 或 ``actual_shape`` 给出。当两个属性同时被指定时，``actual_shape`` 的优先级高于 ``shape`` ，但此时 ``shape`` 只能是整数列表或元组，且在编译时仍然应该正确地设置 ``shape`` 以保证形状推断。
 
 在指定目标shape时存在一些技巧：
 
 .. code-block:: text
 
-  1. -1表示这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。因此，有且只有一个维度可以被设置为-1。
-  2. 0表示实际的维数是从x的对应维数中复制出来的，因此shape中0的索引值不能超过秩(x)。
+  1. -1 表示这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。因此，有且只有一个维度可以被设置为-1。
+  2. 0 表示实际的维数是从x的对应维数中复制出来的，因此shape中0的索引值不能超过x的维度。
 
 
 这里有一些例子来解释它们：
 
 .. code-block:: text
 
-  1. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[6,8]， ``reshape`` 将x变换为形状为[6,8]的二维张量，且x的数据保持不变。
-  2. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，指定的目标形状为[2,3,-1,2]， ``reshape``将x变换为形状为[2,3,4,2]的4- d张量，不改变x的数据。在这种情况下，目标形状的一个维度被设置为-1，这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。
-  3. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[- 1,0,3,2]，整形算子将x变换为形状为[2,4,3,2]的四维张量，使x的数据保持不变。在这种情况下，0意味着实际的维值将从x的对应维数中复制,-1位置的维度由x的元素总数和剩余维度计算得来。
+  1. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[6,8]，则将x变换为形状为[6,8]的2-D张量，且x的数据保持不变。
+  2. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[2,3,-1,2]，则将x变换为形状为[2,3,4,2]的4-D张量，且x的数据保持不变。在这种情况下，目标形状的一个维度被设置为-1，这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。
+  3. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[-1,0,3,2]，则将x变换为形状为[2,4,3,2]的4-D张量，且x的数据保持不变。在这种情况下，0对应位置的维度值将从x的对应维数中复制,-1对应位置的维度值由x的元素总数和剩余维度推断出来。
 
-**注意:** 参数``actual_shape`` 之后将被舍弃，只用参数 ``shape`` 来表示目标形状。
+**注意：参数** ``actual_shape`` **之后将被舍弃，只用参数** ``shape`` **来表示目标形状。**
 
 参数：
-  - **x** (Variable) - 输入张量。
-  - **shape** (list|tuple|Variable) - 新的形状。新形状最多只能有一个维度为-1。如果 ``shape``是一个 list 或 tuple, 它可以包含整数或者 Variable 类型的元素，但是 Variable 类型元素的形状只能是[1]。
-  - **actual_shape** (Variable) - 一个可选的输入。如果提供，则根据 ``actual_shape`` 进行 reshape，而不是指定 ``shape`` 。也就是说，``actual_shape`` 具有比 ``shape`` 更高的优先级，此时 ``shape`` 只能是整数列表。 ``actual_shape`` 将在未来的版本中舍弃。更新提示：``actual_shape`` 将被舍弃并用 ``shape`` 代替。
-  - **act** (str) - 对reshpe后的tensor变量执行非线性激活。
-  - **inplace** (bool) - 如果 ``inplace`` 为True，则 ``layers.reshape`` 的输入和输出是同一个变量，否则， ``layers.reshape`` 的输入和输出是不同的变量。请注意，如果x作为多个层的输入，则 ``inplace`` 必须为False。
-  - **name** (str) -  可选变量，此层的名称。
-
-返回：如果 ``act`` 为 ``None``,返回reshape后的tensor变量。如果 ``inplace`` 为 ``False`` ,将返回一个新的Tensor变量，否则，将改变x自身。如果 ``act`` 不是 ``None`` ，则返回激活的张量变量。
-
-抛出异常：``TypeError`` - 如果 actual_shape 既不是变量也不是None.
+  - **x** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型为 ``float32``，``float64``，``int32``，或 ``int64``。
+  - **shape** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32`` 。定义目标形状。目标形状最多只能有一个维度为-1。如果 ``shape`` 的类型是 list 或 tuple, 它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``shape`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。
+  - **actual_shape** （Variable，可选）- 1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，默认值：`None`。如果 ``actual_shape`` 被提供，``actual_shape`` 具有比 ``shape`` 更高的优先级，此时 ``shape`` 只能是整数列表或元组。更新提示：``actual_shape`` 在未来的版本中将被舍弃，并用 ``shape`` 代替。
+  - **act** （str，可选）- 对形状改变后的输入变量做非线性激活操作，激活函数类型可以参考 :ref:`api_guide_activations` 。默认值： ``None``。
+  - **inplace** （bool，可选）- 如果 ``inplace`` 为 ``True``，则 ``layers.reshape`` 的输入和输出是同一个变量，否则 ``layers.reshape`` 的输入和输出是不同的变量。默认值：``False``。请注意，如果 ``x`` 是多个OP的输入，则 ``inplace`` 必须为False。
+  - **name** （str，可选）- 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`。默认值： ``None``。
+
+返回：多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型与 ``input`` 相同。如果 ``inplace`` 为 ``False``，则返回一个新的变量，否则将改变输入变量 ``x`` 自身。如果 ``act`` 为 ``None``，则直接返回形状改变后的变量，否则返回经过激活函数后的变量。
+
+返回类型：Variable。
+
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`：``actual_shape`` 的类型应该是 Variable 或 None。
+    - :code:`TypeError`：``starts`` 的类型应该是list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`ValueError`：``shape`` 中至多有一个元素可以是-1。
+    - :code:`ValueError`：``shape`` 中的元素为0时，对应的维度应该小于等于``x``的维度。
+    - :code:`ValueError`：``shape`` 中的元素除了-1之外，都应该是非负值。
 
 **代码示例**
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/slice_cn.rst

@@ -5,13 +5,11 @@ slice
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.slice(input, axes, starts, ends)
 
-slice算子。
-
-沿多个轴生成输入张量的切片。与numpy类似： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html Slice使用 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点维度，它使用此信息来对输入数据张量切片。如果向 ``starts`` 或 ``ends`` 传递负值，则表示该维度结束之前的元素数目。如果传递给 ``starts`` 或 ``end`` 的值大于n（此维度中的元素数目），则表示n。当切片一个未知数量的维度时，建议传入INT_MAX. ``axes`` 的大小必须和 ``starts`` 和 ``ends`` 的相等。以下示例将解释切片如何工作：
+该OP沿多个轴生成 ``input`` 的切片。与numpy类似： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html 该OP使用 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点位置，并使用此信息来对 ``input`` 切片。如果向 ``starts`` 或 ``ends`` 传递负值如 :math:`-i`，则表示该轴的反向第 :math:`i-1` 个位置（这里以0为初始位置）。如果传递给 ``starts`` 或 ``end`` 的值大于n（维度中的元素数目），则表示n。当切片一个未知数量的维度时，建议传入 ``INT_MAX``。 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 三个参数的元素数目必须相等。以下示例将解释切片如何工作：
 
 ::
 
-        案例1：
+        示例1：
                 给定：
                      data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
                      axes=[0,1]
@@ -20,24 +18,27 @@ slice算子。
                 则：
                      result=[[5,6,7],]
 
-        案例2：
+        示例2：
                 给定：
                      data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
                      starts=[0,1]
-                     ends=[-1,1000]
+                     ends=[-1,1000]    # 此处-1表示第0维的反向第0个位置，索引值是1。
                 则：
-                     result=[[2,3,4],]
+                     result=[[2,3,4],] # 即 data[0:1, 1:4]
 
 参数：
-        - **input** （Variable）- 提取切片的数据张量（Tensor）。
-        - **axes** （List）- （list <int>）开始和结束的轴适用于。它是可选的。如果不存在，将被视为[0,1，...，len（starts）- 1]。
-        - **starts** （List|Variable）- （list <int>）在轴上开始相应轴的索引。
-        - **ends** （List|Variable）- （list <int>）在轴上结束相应轴的索引。
+        - **input** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型为 ``float16``， ``float32``，``float64``，``int32``，或 ``int64``。
+        - **axes** （list|tuple）- 数据类型是 ``int32``。表示进行切片的轴。它是可选的，如果不存在，将被视为 :math:`[0,1，...，len（starts）- 1]`。
+        - **starts** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32``。如果 ``starts`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``starts`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示在各个轴上切片的起始索引值。
+        - **ends** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32``。如果 ``ends`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``ends`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示在各个轴上切片的结束索引值。
 
-返回：        切片数据张量（Tensor）.
+返回：多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型与 ``input`` 相同。
 
-返回类型：        输出（Variable）。
+返回类型：Variable。
 
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`：``starts`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`TypeError`：``ends`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
 
 **代码示例：**