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doc/fluid/api/dygraph/grad.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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-.. _api_fluid_dygraph_grad:
+.. _api_paddle_grad:
 
 grad
 ----
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.dygraph.grad
+..  autofunction:: paddle.grad
     :noindex:
 

doc/fluid/api/nn.rst

@@ -29,12 +29,17 @@ paddle.nn
     nn/clip_by_norm.rst
     nn/collect_fpn_proposals.rst
     nn/cond.rst
+    nn/ConstantPad1d.rst
+    nn/ConstantPad2d.rst
+    nn/ConstantPad3d.rst
     nn/continuous_value_model.rst
     nn/conv2d.rst
     nn/conv2d_transpose.rst
     nn/conv3d.rst
     nn/conv3d_transpose.rst
     nn/cosine_decay.rst
+    nn/cosine_similarity.rst
+    nn/CosineSimilarity.rst
     nn/cross_entropy.rst
     nn/data.rst
     nn/deformable_roi_pooling.rst
@@ -87,6 +92,7 @@ paddle.nn
     nn/logsigmoid.rst
     nn/loss.rst
     nn/lrn.rst
+    nn/margin_rank_loss.rst
     nn/matrix_nms.rst
     nn/maxout.rst
     nn/mse_loss.rst
@@ -111,9 +117,14 @@ paddle.nn
     nn/psroi_pool.rst
     nn/random_crop.rst
     nn/rank_loss.rst
+    nn/ReflectionPad1d.rst
+    nn/ReflectionPad2d.rst
     nn/ReLU.rst
     nn/relu.rst
     nn/relu6.rst
+    nn/ReplicationPad1d.rst
+    nn/ReplicationPad2d.rst
+    nn/ReplicationPad3d.rst
     nn/resize_bilinear.rst
     nn/resize_nearest.rst
     nn/resize_trilinear.rst
@@ -144,7 +155,7 @@ paddle.nn
     nn/ssd_loss.rst
     nn/swish.rst
     nn/switch_case.rst
-    nn/tanh_shrink.rst
+    nn/tanhshrink.rst
     nn/target_assign.rst
     nn/teacher_student_sigmoid_loss.rst
     nn/temporal_shift.rst
@@ -157,6 +168,7 @@ paddle.nn
     nn/functional/loss/margin_ranking_loss.rst
     nn/functional/activation/sigmoid.rst
     nn/layer/loss/MarginRankingLoss.rst
+    nn/ZeroPad2d.rst
     nn/AdaptiveAvgPool2d.rst
     nn/AdaptiveAvgPool3d.rst
     nn/layer/activation/Sigmoid.rst

doc/fluid/api/nn/tanh_shrink.rst → doc/fluid/api/nn/ConstantPad1d.rst

-.. _api_nn_tanh_shrink:
+.. _api_nn_ConstantPad1d:
 
-tanh_shrink
+ConstantPad1d
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.tanh_shrink
+:doc_source: paddle.nn.ConstantPad1d
 
 

doc/fluid/api/nn/ConstantPad2d.rst

+.. _api_nn_ConstantPad2d:
+
+ConstantPad2d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ConstantPad2d
+
+

doc/fluid/api/nn/ConstantPad3d.rst

+.. _api_nn_ConstantPad3d:
+
+ConstantPad3d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ConstantPad3d
+
+

doc/fluid/api/nn/CosineSimilarity.rst

+.. _api_nn_CosineSimilarity:
+
+CosineSimilarity
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.CosineSimilarity
+
+

doc/fluid/api/nn/ReflectionPad1d.rst

+.. _api_nn_ReflectionPad1d:
+
+ReflectionPad1d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ReflectionPad1d
+
+

doc/fluid/api/nn/ReflectionPad2d.rst

+.. _api_nn_ReflectionPad2d:
+
+ReflectionPad2d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ReflectionPad2d
+
+

doc/fluid/api/nn/ReplicationPad1d.rst

+.. _api_nn_ReplicationPad1d:
+
+ReplicationPad1d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ReplicationPad1d
+
+

doc/fluid/api/nn/ReplicationPad2d.rst

+.. _api_nn_ReplicationPad2d:
+
+ReplicationPad2d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ReplicationPad2d
+
+

doc/fluid/api/nn/ReplicationPad3d.rst

+.. _api_nn_ReplicationPad3d:
+
+ReplicationPad3d
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.ReplicationPad3d
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/clamp_cn.rst → doc/fluid/api/nn/ZeroPad2d.rst

-.. _cn_api_paddle_cn_clamp:
+.. _api_nn_ZeroPad2d:
 
-clamp
+ZeroPad2d
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.tensor.clamp
+:doc_source: paddle.nn.ZeroPad2d
 
 

doc/fluid/api/nn/activation.rst

@@ -8,8 +8,15 @@ activation
     activation/ELU.rst
     activation/GELU.rst
     activation/Hardshrink.rst
+    activation/Tanh.rst
     activation/Hardtanh.rst
+    activation/LogSigmoid.rst
     activation/PReLU.rst
     activation/ReLU.rst
-    activation/LogSigmoid.rst
+    activation/ReLU6.rst
+    activation/SELU.rst
     activation/Softmax.rst
+    activation/Softplus.rst
+    activation/Softshrink.rst
+    activation/Softsign.rst
+    activation/Tanhshrink.rst

doc/fluid/api/nn/activation/ReLU6.rst

+.. _api_nn_activation_ReLU6:
+
+ReLU6
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.ReLU6
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/SELU.rst

+.. _api_nn_activation_SELU:
+
+SELU
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.SELU
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/Softplus.rst

+.. _api_nn_activation_Softplus:
+
+Softplus
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.Softplus
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/Softshrink.rst

+.. _api_nn_activation_Softshrink:
+
+Softshrink
+----------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.Softshrink
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/Softsign.rst

+.. _api_nn_activation_Softsign:
+
+Softsign
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.Softsign
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/Tanh.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_nn_activation_Tanh:
+
+Tanh
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.layer.activation.Tanh
+    :members:
+    :inherited-members:
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/activation/Tanhshrink.rst

+.. _api_nn_activation_Tanhshrink:
+
+Tanhshrink
+----------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.Tanhshrink
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/cosine_similarity.rst

+.. _api_nn_cosine_similarity:
+
+cosine_similarity
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.functional.cosine_similarity
+
+

doc/fluid/api/nn/functional.rst

@@ -8,5 +8,6 @@ functional
     functional/l1_loss.rst
     functional/nll_loss.rst
     functional/mse_loss.rst
+    functional/ctc_loss.rst
     functional/adaptive_avg_pool2d.rst
     functional/adaptive_avg_pool3d.rst

doc/fluid/api/nn/functional/binary_cross_entropy.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_nn_functional_binary_cross_entropy:
+
+binary_cross_entropy
+--------------------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.binary_cross_entropy
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/functional/ctc_loss.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_nn_functional_ctc_loss:
+
+ctc_loss
+--------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.loss.ctc_loss
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/nn/leaky_relu.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
 .. _api_nn_leaky_relu:
 
 leaky_relu
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.leaky_relu
+----------
 
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.leaky_relu
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/nn/loss.rst

@@ -10,3 +10,4 @@ loss
     loss/L1Loss.rst
     loss/MSELoss.rst
     loss/NLLLoss.rst
+    loss/CTCLoss.rst

doc/fluid/api/nn/loss/BCELoss.rst

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

doc/fluid/api/nn/loss/CTCLoss.rst

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

doc/fluid/api/nn/pad.rst

@@ -2,6 +2,6 @@
 
 pad
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.pad
+:doc_source: paddle.nn.functional.pad
 
 

doc/fluid/api/nn/relu.rst

-.. _api_nn_relu:
+.. _api_nn_ReLU:
 
-relu
+ReLU
 -------------------------------
+:doc_source: paddle.fluid.layers.relu
+
 
-..  autofunction:: paddle.nn.functional.relu
-    :noindex:
\ No newline at end of file

doc/fluid/api/nn/relu6.rst

 .. _api_nn_relu6:
 
 relu6
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.relu6
+----------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.relu6
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/nn/selu.rst

 .. _api_nn_selu:
 
 selu
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.selu
+----------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.selu
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/nn/softplus.rst

 .. _api_nn_softplus:
 
 softplus
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softplus
+----------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.softplus
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/nn/softshrink.rst

 .. _api_nn_softshrink:
 
 softshrink
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softshrink
+----------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.softshrink
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/nn/softsign.rst

 .. _api_nn_softsign:
 
 softsign
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softsign
+----------
 
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.softsign
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/nn/tanhshrink.rst

+.. _api_nn_tanhshrink:
+
+tanhshrink
+-----------
+
+..  autofunction:: paddle.nn.functional.tanhshrink
+    :noindex:
+
+

doc/fluid/api/paddle.rst

@@ -23,6 +23,7 @@ paddle
 	paddle/cast.rst
 	paddle/ceil.rst
 	paddle/cholesky.rst
+	paddle/chunk.rst
 	paddle/clamp.rst
 	paddle/CompiledProgram.rst
 	paddle/concat.rst
@@ -41,6 +42,7 @@ paddle
 	paddle/diag.rst
 	paddle/disable_imperative.rst
 	paddle/dist.rst
+	paddle/distribution.rst
 	paddle/div.rst
 	paddle/dot.rst
 	paddle/elementwise_add.rst
@@ -111,6 +113,7 @@ paddle
 	paddle/not_equal.rst
 	paddle/ones.rst
 	paddle/ones_like.rst
+	paddle/numel.rst
 	paddle/ParallelExecutor.rst
 	paddle/ParamAttr.rst
 	paddle/pow.rst

doc/fluid/api/paddle/argmax.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
 .. _api_paddle_argmax:
 
 argmax
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.argmax
+------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.search.argmax
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/paddle/argmin.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
 .. _api_paddle_argmin:
 
 argmin
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.argmin
+------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.search.argmin
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/paddle/distribution.rst

+============
+distribution
+============
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    distribution/Distribution.rst
+    distribution/Normal.rst
+    distribution/Uniform.rst

doc/fluid/api/paddle/distribution/Distribution.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_distribution_Distribution:
+
+Distribution
+------------
+
+..  autoclass:: paddle.distribution.Distribution
+    :members:
+    :inherited-members:
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/paddle/distribution/Normal.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_distribution_Normal:
+
+Normal
+------
+
+..  autoclass:: paddle.distribution.Normal
+    :members:
+    :inherited-members:
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/paddle/distribution/Uniform.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_distribution_Uniform:
+
+Uniform
+-------
+
+..  autoclass:: paddle.distribution.Uniform
+    :members:
+    :inherited-members:
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor.rst

@@ -16,6 +16,7 @@ paddle.tensor
     tensor/atan.rst
     tensor/cast.rst
     tensor/ceil.rst
+    tensor/chunk.rst
     tensor/concat.rst
     tensor/cos.rst
     tensor/create_tensor.rst
@@ -49,7 +50,10 @@ paddle.tensor
     tensor/has_nan.rst
     tensor/increment.rst
     tensor/is_empty.rst
+    tensor/index_select.rst
     tensor/isfinite.rst
+    tensor/isinf.rst
+    tensor/isnan.rst
     tensor/less_equal.rst
     tensor/less_than.rst
     tensor/logic.rst
@@ -74,6 +78,7 @@ paddle.tensor
     tensor/not_equal.rst
     tensor/ones.rst
     tensor/ones_like.rst
+    tensor/numel.rst
     tensor/pow.rst
     tensor/random.rst
     tensor/rank.rst
@@ -108,6 +113,7 @@ paddle.tensor
     tensor/squeeze.rst
     tensor/stack.rst
     tensor/stanh.rst
+    tensor/std.rst
     tensor/stat.rst
     tensor/strided_slice.rst
     tensor/sum.rst
@@ -119,6 +125,7 @@ paddle.tensor
     tensor/unique_with_counts.rst
     tensor/unsqueeze.rst
     tensor/unstack.rst
+    tensor/var.rst
     tensor/where.rst
     tensor/zeros.rst
     tensor/zeros_like.rst

doc/fluid/api/tensor/argmax.rst

-.. _api_tensor_cn_argmax:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_argmax:
 
 argmax
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.argmax
+------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.search.argmax
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/argmin.rst

-.. _api_tensor_cn_argmin:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_argmin:
 
 argmin
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.argmin
+------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.search.argmin
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/tensor/chunk.rst

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

doc/fluid/api/tensor/concat.rst

-.. _api_tensor_cn_concat:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_concat:
 
 concat
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.concat
+--------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.concat
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/eye.rst

-.. _api_tensor_cn_eye:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_eye:
 
 eye
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.eye
+--------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.full
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/full.rst

-.. _api_tensor_cn_full:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
 
-full
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.fill_constant
+.. _api_tensor_full:
 
+full
+--------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.full
+    :noindex:

doc/fluid/api/tensor/index_select.rst

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

doc/fluid/api/tensor/isfinite.rst

-.. _api_tensor_cn_isfinite:
+.. _api_tensor_isfinite:
 
 isfinite
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.isfinite
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.isfinite
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/isinf.rst

+.. _api_tensor_isinf:
+
+isinf
+-------------------------------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.isinf
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/isnan.rst

+.. _api_tensor_isnan:
+
+isnan
+-------------------------------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.math.isnan
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/linspace.rst

-.. _api_tensor_cn_linspace:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_linspace:
 
 linspace
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.linspace
+--------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.linspace
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/math.rst

@@ -10,7 +10,11 @@ math
     math/addmm.rst
     math/atan.rst
     math/clamp.rst
-    math/div.rst
+    math/divide.rst
+    math/floor_divide.rst
+    math/remainder.rst
+    math/floor_mod.rst
+    math/mod.rst
     math/elementwise_sum.rst
     math/log1p.rst
     math/logsumexp.rst
@@ -19,6 +23,8 @@ math
     math/mm.rst
     math/mul.rst
     math/pow.rst
+    math/prod.rst
+    math/sign.rst
     math/sin.rst
     math/sqrt.rst
     math/sum.rst

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

doc/fluid/api/tensor/numel.rst

+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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+
+.. _api_tensor_numel:
+
+numel
+-------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.numel
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/ones.rst

-.. _api_tensor_cn_ones:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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+
+.. _api_tensor_ones:
 
 ones
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.ones
+--------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.ones
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api/tensor/random.rst

@@ -5,7 +5,10 @@ random
 ..  toctree::
     :maxdepth: 1
 
+    random/normal.rst
     random/rand.rst
     random/randint.rst
     random/randn.rst
     random/randperm.rst
+    random/standard_normal.rst
+    random/uniform.rst

doc/fluid/api/tensor/random/normal.rst

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

doc/fluid/api/tensor/random/standard_normal.rst

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

doc/fluid/api/tensor/random/uniform.rst

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

doc/fluid/api/tensor/split.rst

-.. _api_tensor_cn_split:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_split:
 
 split
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.split
+--------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.split
+    :noindex:
 

doc/fluid/api/tensor/std.rst

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

doc/fluid/api/tensor/var.rst

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

doc/fluid/api/tensor/zeros.rst

-.. _api_tensor_cn_zeros:
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_zeros:
 
 zeros
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.zeros
+--------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.zeros
+    :noindex:
 
 

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/grad_cn.rst

-.. _cn_api_fluid_dygraph_grad:
+.. _cn_api_paddle_grad:
 
 grad
 -------------------------------
 
 **注意：该API仅支持【动态图】模式**
 
-.. py:method:: paddle.fluid.dygraph.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None, backward_strategy=None)
+.. py:method:: paddle.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None, backward_strategy=None)
 
 对于每个 `inputs` ，计算所有 `outputs` 相对于其的梯度和。
 
@@ -27,16 +27,16 @@ grad
 **示例代码 1**
   .. code-block:: python
 
-        import paddle.fluid as fluid
+        import paddle
+        paddle.disable_static()
 
         def test_dygraph_grad(create_graph):
-            with fluid.dygraph.guard():
-                x = fluid.layers.ones(shape=[1], dtype='float32')
+            x = paddle.ones(shape=[1], dtype='float32')
             x.stop_gradient = False
             y = x * x
 
             # Since y = x * x, dx = 2 * x
-                dx = fluid.dygraph.grad(
+            dx = paddle.grad(
                     outputs=[y],
                     inputs=[x],
                     create_graph=create_graph,
@@ -62,12 +62,11 @@ grad
 **示例代码 2**
   .. code-block:: python
 
-        import paddle.fluid as fluid
-
-        fluid.enable_dygraph()
+        import paddle
+        paddle.disable_static()
 
         def test_dygraph_grad(grad_outputs=None):
-            x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=2.0, dtype='float32')
+            x = paddle.fill_constant(shape=[1], value=2.0, dtype='float32')
             x.stop_gradient = False
 
             y1 = x * x
@@ -83,24 +82,24 @@ grad
             # Therefore, the final result would be:
             # dx = 2 * x * dy1 + 3 * dy2 = 4 * dy1 + 3 * dy2.
 
-            dx = fluid.dygraph.grad(
+            dx = paddle.grad(
                 outputs=[y1, y2],
                 inputs=[x],
                 grad_outputs=grad_outputs)[0]
 
             return dx.numpy()
 
-        THREE = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=3.0, dtype='float32')
-        FOUR = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=4.0, dtype='float32')
+        grad_value = paddle.fill_constant(shape=[1], value=4.0, dtype='float32')
 
         # dy1 = [1], dy2 = [1]
         print(test_dygraph_grad(None)) # [7.]
 
         # dy1 = [1], dy2 = [4]
-        print(test_dygraph_grad([None, FOUR])) # [16.]
+        print(test_dygraph_grad([None, grad_value])) # [16.]
 
         # dy1 = [4], dy2 = [1]
-        print(test_dygraph_grad([FOUR, None])) # [19.]
+        print(test_dygraph_grad([grad_value, None])) # [19.]
 
         # dy1 = [3], dy2 = [4]
-        print(test_dygraph_grad([THREE, FOUR])) # [24.]
+        grad_y1 = paddle.fill_constant(shape=[1], value=3.0, dtype='float32')
\ No newline at end of file
+        print(test_dygraph_grad([grad_y1, grad_value])) # [24.]
\ No newline at end of file

doc/fluid/api_cn/layers_cn/linspace_cn.rst

@@ -5,25 +5,23 @@ linspace
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.linspace(start, stop, num, dtype=None, name=None)
 
-
-
-
 该OP返回一个Tensor，Tensor的值为在区间start和stop上均匀间隔的num个值，输出Tensor的长度为num。
 **注意：该OP不进行梯度计算**
  
 参数：
-    - **start** (float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。
-    - **stop** (float|Tensor) – ``end`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。
+    - **start** (int|float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32，float64，int32 或者int64。
+    - **stop** (int|float|Tensor) – ``stop`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32，float64，int32或者int64。
     - **num** (int|Tensor) – ``num`` 是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。
-    - **dtype** (string, 可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是float32或者是float64，如果dtype的数据类型为None，输出Tensor数据类型为float32。
+    - **dtype** (np.dtype|str, 可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是float32，float64， int32或者int64。如果dtype的数据类型为None，输出Tensor数据类型为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：表示等间隔划分结果的1-D Tensor，该Tensor的shape大小为 :math:`[num]` ，在mum为1的情况下，仅返回包含start元素值的Tensor。
 
 抛出异常：
-    - ``TypeError`` - 当start或者stop的数据类型不是float32或者float64。
-    - ``TypeError`` - 当num的数据类型不是float32或者float64。
-    - ``TypeError`` - 当dtype的类型不是float32或者float64。
+    - ``TypeError`` - 当 ``start`` 或者 ``stop`` 的数据类型不是float32，float64， int32或者int64。
+    - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 的类型不是float32，float64，int32或者int64。
+    - ``TypeError`` - ``num`` 的类型必须是int当 ``num`` 不是Tensor的时候。
+    - ``TypeError`` - ``num`` 的数据类型必须是int32当 ``num`` 是Tensor的时候。
 
 **代码示例**：
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst

@@ -9,7 +9,7 @@ ones
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
+    - **dtype** (np.dtype|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
     - **force_cpu** (bool， 可选) – 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。
 
 返回：值全为1的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。

doc/fluid/api_cn/layers_cn/reduce_prod_cn.rst

@@ -15,7 +15,7 @@ reduce_prod
 
 参数：
           - **input** （Variable）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
-          - **dim** （list | int ，可选）- 求乘积运算的维度。如果为None，则计算所有元素的乘积并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
+          - **dim** （int|list|tuple ，可选）- 求乘积运算的维度。如果为None，则计算所有元素的乘积并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
           - **keep_dim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，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。
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/reshape_cn.rst

@@ -5,11 +5,6 @@ reshape
 
 .. py:function::  paddle.fluid.layers.reshape(x, shape, actual_shape=None, act=None, inplace=False, name=None)
 
-:alias_main: paddle.reshape
-:alias: paddle.reshape,paddle.tensor.reshape,paddle.tensor.manipulation.reshape
-:old_api: paddle.fluid.layers.reshape
-
-
 
 该OP在保持输入 ``x`` 数据不变的情况下，改变 ``x`` 的形状。
 
@@ -31,23 +26,24 @@ reshape
   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。**
+.. warning::
+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）- 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。
+  - **x** （Tensor）- N-D ``Tensor``，数据类型为 ``float32``，``float64``，``int32``，或 ``int64``。
+  - **shape** （list|tuple|Tensor）- 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``。如果 ``shape`` 的类型是 ``Tensor``，则是1-D的 ``Tensor``。
+  - **actual_shape** （Tensor，可选）- 1-D ``Tensor``，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）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置。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。
+返回：
+:::::::::
+``Tensor``，改变形状后的 ``Tensor``，数据类型与 ``x`` 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。
 
 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:`TypeError`：``actual_shape`` 的类型应该是 Tensor 或 None。
+    - :code:`TypeError`：``starts`` 的类型应该是list、tuple 或 Tensor。
     - :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。
@@ -59,7 +55,7 @@ reshape
   import paddle.fluid as fluid
 
   # example 1:
-  # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+  # attr shape is a list which doesn't contain Tensors.
   data_1 = fluid.data(
     name='data_1', shape=[2, 4, 6], dtype='float32')
   reshaped_1 = fluid.layers.reshape(
@@ -67,7 +63,7 @@ reshape
   # the shape of reshaped_1 is [2,4,3,2].
 
   # example 2:
-  # attr shape is a list which contains tensor Variable.
+  # attr shape is a list which contains Tensors.
   data_2 = fluid.layers.fill_constant([2,25], "int32", 3)
   dim = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", 5)
   reshaped_2 = fluid.layers.reshape(data_2, shape=[dim, 10])

doc/fluid/api_cn/layers_cn/sign_cn.rst

@@ -5,12 +5,6 @@ sign
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.sign(x)
 
-:alias_main: paddle.sign
-:alias: paddle.sign,paddle.tensor.sign,paddle.tensor.math.sign
-:old_api: paddle.fluid.layers.sign
-
-
-
 此OP对输入x中每个元素进行正负判断，并且输出正负判断值：1代表正，-1代表负，0代表零。
 
 参数：

doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst

@@ -9,7 +9,7 @@ zeros
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
+    - **dtype** (np.dtype|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
     - **force_cpu** (bool， 可选) - 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。
 
 返回：值全为0的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。

doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst

@@ -48,7 +48,12 @@ paddle.nn
     nn_cn/conv2d_transpose_cn.rst
     nn_cn/conv3d_cn.rst
     nn_cn/conv3d_transpose_cn.rst
+    nn_cn/ConstantPad1d_cn.rst
+    nn_cn/ConstantPad2d_cn.rst
+    nn_cn/ConstantPad3d_cn.rst
     nn_cn/cosine_decay_cn.rst
+    nn_cn/cosine_similarity_cn.rst
+    nn_cn/CosineSimilarity_cn.rst
     nn_cn/cross_entropy_cn.rst
     nn_cn/data_cn.rst
     nn_cn/deformable_roi_pooling_cn.rst
@@ -108,6 +113,7 @@ paddle.nn
     nn_cn/one_hot_cn.rst
     nn_cn/pad2d_cn.rst
     nn_cn/pad_cn.rst
+    nn_cn/Pad_cn.rst
     nn_cn/pad_constant_like_cn.rst
     nn_cn/PairwiseDistance_cn.rst
     nn_cn/ParameterList_cn.rst
@@ -124,11 +130,16 @@ paddle.nn
     nn_cn/psroi_pool_cn.rst
     nn_cn/random_crop_cn.rst
     nn_cn/rank_loss_cn.rst
+    nn_cn/ReflectionPad1d_cn.rst
+    nn_cn/ReflectionPad2d_cn.rst
     nn_cn/relu6_cn.rst
     nn_cn/relu_cn.rst
     nn_cn/resize_bilinear_cn.rst
     nn_cn/resize_nearest_cn.rst
     nn_cn/resize_trilinear_cn.rst
+    nn_cn/ReplicationPad1d_cn.rst
+    nn_cn/ReplicationPad2d_cn.rst
+    nn_cn/ReplicationPad3d_cn.rst
     nn_cn/retinanet_detection_output_cn.rst
     nn_cn/retinanet_target_assign_cn.rst
     nn_cn/roi_align_cn.rst
@@ -156,7 +167,7 @@ paddle.nn
     nn_cn/ssd_loss_cn.rst
     nn_cn/swish_cn.rst
     nn_cn/switch_case_cn.rst
-    nn_cn/tanh_shrink_cn.rst
+    nn_cn/tanhshrink_cn.rst
     nn_cn/target_assign_cn.rst
     nn_cn/teacher_student_sigmoid_loss_cn.rst
     nn_cn/temporal_shift_cn.rst
@@ -174,4 +185,10 @@ paddle.nn
     nn/cn/functional_cn/MaxPool3d_cn.rst
     nn_cn/AdaptiveAvgPool2d_cn.rst
     nn_cn/AdaptiveAvgPool3d_cn.rst
-
+    nn_cn/Dropout_cn.rst
+    nn_cn/Dropout2D_cn.rst
+    nn_cn/Dropout3D_cn.rst
+    nn_cn/AlphaDropout_cn.rst
+    nn_cn/ZeroPad2d_cn.rst
+    nn_cn/AdaptiveAvgPool2d_cn.rst
+    nn_cn/AdaptiveAvgPool3d_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/AlphaDropout_cn.rst

+.. _cn_api_nn_AlphaDropout:
+
+AlphaDropout
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.AlphaDropout(p=0.5, name=None)
+
+AlphaDropout是一种具有自归一化性质的dropout。均值为0，方差为1的输入，经过AlphaDropout计算之后，输出的均值和方差与输入保持一致。AlphaDropout通常与SELU激活函数组合使用。论文请参考: `Self-Normalizing Neural Networks <https://arxiv.org/abs/1706.02515>`_
+
+在动态图模式下，请使用模型的 `eval()` 方法切换至测试阶段。
+
+.. note::
+   对应的 `functional方法` 请参考: :ref:`cn_api_nn_functional_alpha_dropout` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **p** (float): 将输入节点置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+经过AlphaDropout之后的结果，与输入x形状相同的 `Tensor` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.array([[-1, 1], [-1, 1]]).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    m = paddle.nn.AlphaDropout(p=0.5)
+    y_train = m(x)
+    m.eval()  # switch the model to test phase
+    y_test = m(x)
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    # [[-0.10721093, 1.6655989 ], [-0.7791938, -0.7791938]] (randomly)
+    print(y_test.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ConstantPad1d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ConstantPad1d:
+
+ConstantPad1d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ConstantPad1d(padding, value=0.0, data_format="NCL", name=None)
+
+**ConstantPad1d**
+
+按照 padding 对输入 以constant模式进行 ``pad``，即填充固定值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right]。
+  - **value** (float32) - 待填充的值，默认值为0.0。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCL'` 或者 `'NLC'`，默认值为`'NCL'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 2, 3)
+    pad = [1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ConstantPad1d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[0. 1. 2. 3. 0. 0.]
+    #   [0. 4. 5. 6. 0. 0.]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ConstantPad2d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ConstantPad2d:
+
+ConstantPad2d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ConstantPad2d(padding, value=0.0, data_format="NCHW", name=None)
+
+**ConstantPad2d**
+
+按照 padding 对输入 以constant模式进行 ``pad``，即填充固定值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]。
+  - **value** (float32) - 待填充的值，默认值为0.0。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCHW'` 或者 `'NHWC'`，默认值为`'NCHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 2, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ConstantPad2d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[0. 0. 0. 0.]
+    #    [0. 1. 2. 3.]
+    #    [0. 4. 5. 6.]
+    #    [0. 0. 0. 0.]
+    #    [0. 0. 0. 0.]]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ConstantPad3d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ConstantPad3d:
+
+ConstantPad3d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ConstantPad3d(padding, value=0.0, data_format="NCDHW", name=None)
+
+**ConstantPad3d**
+
+按照 padding 对输入 以constant模式进行 ``pad``，即填充固定值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom, pad_front, pad_back]。
+  - **value** (float32) - 待填充的值，默认值为0.0。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCDHW'` 或者 `'NDHWC'`，默认值为`'NCDHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 1, 2, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2, 0, 0]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ConstantPad3d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[[0. 0. 0. 0.]
+    #     [0. 1. 2. 3.]
+    #     [0. 4. 5. 6.]
+    #     [0. 0. 0. 0.]
+    #     [0. 0. 0. 0.]]]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/CosineSimilarity_cn.rst

+.. _cn_api_nn_CosineSimilarity:
+
+CosineSimilarity
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.CosineSimilarity(axis=1, eps=1e-8)
+
+**CosineSimilarity**
+
+计算x1与x2沿axis维度的余弦相似度。
+
+参数：
+  - **axis** (int) - 指定计算的维度，会在该维度上计算余弦相似度，默认值为1。
+  - **eps** (float) - 很小的值，防止计算时分母为0，默认值为1e-8。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    np.random.seed(0)
+    x1 = np.random.rand(2,3)
+    x2 = np.random.rand(2,3)
+    x1 = paddle.to_tensor(x1)
+    x2 = paddle.to_tensor(x2)
+
+    cos_sim_func = nn.CosineSimilarity(axis=0)
+    result = cos_sim_func(x1, x2)
+    print(result.numpy())
+    # [0.99806249 0.9817672  0.94987036]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Dropout2D_cn.rst

+.. _cn_api_nn_Dropout2D:
+
+Dropout2D
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.Dropout2D(p=0.5, data_format='NCHW', name=None)
+
+根据丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 `NCHW` 的4维张量，通道特征图指的是其中的形状为 `HW` 的2维特征图)。Dropout2D可以提高通道特征图之间的独立性。论文请参考: `Efficient Object Localization Using Convolutional Networks <https://arxiv.org/abs/1411.4280>`_ 
+
+在动态图模式下，请使用模型的 `eval()` 方法切换至测试阶段。
+
+.. note::
+   对应的 `functional方法` 请参考: :ref:`cn_api_nn_functional_dropout2d` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **p** (float): 将输入通道置0的概率， 即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **data_format** (str): 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是 `NCHW` 和 `NHWC` 。其中 `N` 是批尺寸， `C` 是通道数， `H` 是特征高度， `W` 是特征宽度。默认值: `NCHW` 。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+形状
+:::::::::
+ - **输入** : 4-D `Tensor` 。
+ - **输出** : 4-D `Tensor` ，形状与输入相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.random.random(size=(2, 3, 4, 5)).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    m = paddle.nn.Dropout2D(p=0.5)
+    y_train = m(x)
+    m.eval()  # switch the model to test phase
+    y_test = m(x)
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    print(y_test.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Dropout3D_cn.rst

+.. _cn_api_nn_Dropout3D:
+
+Dropout3D
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.Dropout3D(p=0.5, data_format='NCDHW', name=None)
+
+根据丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 `NCDHW` 的5维张量，通道特征图指的是其中的形状为 `DHW` 的3维特征图)。Dropout3D可以提高通道特征图之间的独立性。论文请参考: `Efficient Object Localization Using Convolutional Networks <https://arxiv.org/abs/1411.4280>`_
+
+在动态图模式下，请使用模型的 `eval()` 方法切换至测试阶段。
+
+.. note::
+   对应的 `functional方法` 请参考: :ref:`cn_api_nn_functional_dropout3d` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **p** (float): 将输入通道置0的概率， 即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **data_format** (str): 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是 `NCDHW` 和 `NDHWC` 。其中 `N` 是批尺寸， `C` 是通道数， `D` 是特征深度， `H` 是特征高度， `W` 是特征宽度。默认值: `NCDHW` 。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+形状
+:::::::::
+ - **输入** : 5-D `Tensor` 。
+ - **输出** : 5-D `Tensor` ，形状与输入相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.random.random(size=(2, 3, 4, 5, 6)).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    m = paddle.nn.Dropout3D(p=0.5)
+    y_train = m(x)
+    m.eval()  # switch the model to test phase
+    y_test = m(x)
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    print(y_test.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/Dropout_cn.rst

+.. _cn_api_nn_Dropout:
+
+Dropout
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.Dropout(p=0.5, axis=None, mode="upscale_in_train”, name=None)
+
+Dropout是一种正则化手段，该算子根据给定的丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将一些神经元输出设置为0，通过阻止神经元节点间的相关性来减少过拟合。论文请参考: `Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors <https://arxiv.org/abs/1207.0580>`_ 
+
+在动态图模式下，请使用模型的 `eval()` 方法切换至测试阶段。
+
+.. note::
+   对应的 `functional方法` 请参考: :ref:`cn_api_nn_functional_dropout` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **p** (float): 将输入节点置为0的概率， 即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **axis** (int|list): 指定对输入 `Tensor` 进行Dropout操作的轴。默认: None。
+ - **mode** (str): 丢弃单元的方式，有两种'upscale_in_train'和'downscale_in_infer'，默认: 'upscale_in_train'。计算方法如下:
+
+    1. upscale_in_train, 在训练时增大输出结果。
+
+       - train: out = input * mask / ( 1.0 - p )
+       - inference: out = input
+
+    2. downscale_in_infer, 在预测时减小输出结果
+
+       - train: out = input * mask
+       - inference: out = input * (1.0 - p)
+
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+形状
+:::::::::
+ - **输入** : N-D `Tensor` 。
+ - **输出** : N-D `Tensor` ，形状与输入相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    m = paddle.nn.Dropout(p=0.5)
+    y_train = m(x)
+    m.eval()  # switch the model to test phase
+    y_test = m(x)
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    print(y_test.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReflectionPad1d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReflectionPad1d:
+
+ReflectionPad1d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReflectionPad1d(padding, data_format="NCL", name=None)
+
+**ReflectionPad1d**
+
+按照 padding 对输入 以reflection模式进行 ``pad``，即填充以输入边界值为轴的映射 。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right]。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCL'` 或者 `'NLC'`，默认值为`'NCL'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 2, 3)
+    pad = [1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ReflectionPad1d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[2. 1. 2. 3. 2. 1.]
+    #   [5. 4. 5. 6. 5. 4.]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReflectionPad2d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReflectionPad2d:
+
+ReflectionPad2d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReflectionPad2d(padding, data_format="NCHW", name=None)
+
+**ReflectionPad2d**
+
+按照 padding 对输入 以reflection模式进行 ``pad``，即填充以输入边界值为轴的映射 。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]。。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCHW'` 或者 `'NHWC'`，默认值为`'NCHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 4, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ReflectionPad2d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[ 5.  4.  5.  6.]
+    #    [ 2.  1.  2.  3.]
+    #    [ 5.  4.  5.  6.]
+    #    [ 8.  7.  8.  9.]
+    #    [11. 10. 11. 12.]
+    #    [ 8.  7.  8.  9.]
+    #    [ 5.  4.  5.  6.]]]]
\ No newline at end of file

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReplicationPad1d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReplicationPad1d:
+
+ReplicationPad1d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReplicationPad1d(padding, data_format="NCL", name=None)
+
+**ReplicationPad1d**
+
+按照 padding 对输入 以replicate模式进行 ``pad``，即填充输入的边界值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right]。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCL'` 或者 `'NLC'`，默认值为`'NCL'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 2, 3)
+    pad = [1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ReplicationPad1d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[1. 1. 2. 3. 3. 3.]
+    #   [1. 4. 5. 6. 6. 6.]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReplicationPad2d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReplicationPad2d:
+
+ReplicationPad2d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReplicationPad2d(padding, data_format="NCHW", name=None)
+
+**ReplicationPad2d**
+
+按照 padding 对输入 以replicate模式进行 ``pad``，即填充输入的边界值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCHW'` 或者 `'NHWC'`，默认值为`'NCHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 2, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ReplicationPad2d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[1. 1. 2. 3.]
+    #    [1. 1. 2. 3.]
+    #    [4. 4. 5. 6.]
+    #    [4. 4. 5. 6.]
+    #    [4. 4. 5. 6.]]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReplicationPad3d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReplicationPad3d:
+
+ReplicationPad3d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReplicationPad3d(padding, data_format="NCDHW", name=None)
+
+**ReplicationPad3d**
+
+按照 padding 对输入 以replicate模式进行 ``pad``，即填充输入的边界值。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom, pad_front, pad_back]。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCDHW'` 或者 `'NDHWC'`，默认值为`'NCDHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 1, 2, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2, 0, 0]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ReplicationPad3d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[[1. 1. 2. 3.]
+    #     [1. 1. 2. 3.]
+    #     [4. 4. 5. 6.]
+    #     [4. 4. 5. 6.]
+    #     [4. 4. 5. 6.]]]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ZeroPad2d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ZeroPad2d:
+
+ZeroPad2d
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ZeroPad2d(padding, data_format="NCHW", name=None)
+
+**ZeroPad2d**
+
+按照 padding 对输入填充固定值0。
+
+参数：
+  - **padding** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCHW'` 或者 `'NHWC'`，默认值为`'NCHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    input_shape = (1, 1, 2, 3)
+    pad = [1, 0, 1, 2]
+    data = np.arange(np.prod(input_shape), dtype=np.float32).reshape(input_shape) + 1
+    my_pad = nn.ZeroPad2d(padding=pad)
+    data = paddle.to_tensor(data)
+    result = my_pad(data)
+    print(result.numpy())
+    # [[[[0. 0. 0. 0.]
+    #    [0. 1. 2. 3.]
+    #    [0. 4. 5. 6.]
+    #    [0. 0. 0. 0.]
+    #    [0. 0. 0. 0.]]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn.rst

@@ -11,11 +11,18 @@ activation
     activation_cn/ELU_cn.rst
     activation_cn/GELU_cn.rst
     activation_cn/Hardshrink_cn.rst
+    activation_cn/Tanh_cn.rst
     activation_cn/Hardtanh_cn.rst
-    activation_cn/PRelu_cn.rst
-    activation_cn/ReLU_cn.rst
     activation_cn/LeakyReLU_cn.rst
-    activation_cn/Softmax_cn.rst
+    activation_cn/LogSigmoid_cn.rst
     activation_cn/LogSoftmax_cn.rst
+    activation_cn/PRelu_cn.rst
+    activation_cn/ReLU_cn.rst
+    activation_cn/ReLU6_cn.rst
+    activation_cn/SELU_cn.rst
     activation_cn/Sigmoid_cn.rst
-    activation_cn/LogSigmoid_cn.rst
+    activation_cn/Softmax_cn.rst
+    activation_cn/Softplus_cn.rst
+    activation_cn/Softshrink_cn.rst
+    activation_cn/Softsign_cn.rst
+    activation_cn/Tanhshrink_cn.rst

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

@@ -2,19 +2,25 @@
 
 LeakyReLU
 -------------------------------
-.. py:class:: paddle.nn.LeakyReLU(alpha=0.01, name=None)
+.. py:class:: paddle.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, name=None)
 
-ReLU (Rectified Linear Unit）激活层
+LeakyReLU 激活层
 
 .. math::
 
-        \\Out = max(x, alpha*x)\\
+    LeakyReLU(x)=
+        \left\{
+        \begin{aligned}
+        &x, & & if \ x >= 0 \\
+        &negative\_slope * x, & & otherwise \\
+        \end{aligned}
+        \right. \\
 
 其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
 
 参数
 ::::::::::
-    - alpha (float，可选) - :math:`x < 0` 时的斜率。默认值为0.01。
+    - negative_slope (float，可选) - :math:`x < 0` 时的斜率。默认值为0.01。
     - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
 形状:
@@ -29,8 +35,8 @@ ReLU (Rectified Linear Unit）激活层
     import paddle
     import numpy as np
 
-    paddle.enable_imperative()
+    paddle.disable_static()
 
-    lrelu = paddle.nn.LeakyReLU()
-    x = paddle.imperative.to_variable(np.array([-2, 0, 1], 'float32'))
-    out = lrelu(x)  # [-0.02, 0, 1]
+    m = paddle.nn.LeakyReLU()
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-2, 0, 1], 'float32'))
+    out = m(x)  # [-0.02, 0., 1.]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/ReLU6_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReLU6:
+
+ReLU6
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.ReLU6(name=None)
+
+ReLU6激活层
+
+.. math::
+
+    ReLU6(x) = min(max(0,x), 6)
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-1, 0.3, 6.5]))
+    m = paddle.nn.ReLU6()
+    out = m(x) # [0, 0.3, 6]

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

+.. _cn_api_nn_SELU:
+
+SELU
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.SELU(scale=1.0507009873554804934193349852946, alpha=1.6732632423543772848170429916717, name=None)
+
+SELU激活层
+
+.. math::
+
+    SELU(x) = scale * (max(0,x) + min(0, alpha * (e^{x} - 1)))
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - scale (float, 可选) - SELU激活计算公式中的scale值。默认值为1.0507009873554804934193349852946。
+    - alpha (float, 可选) - SELU激活计算公式中的alpha值。默认值为1.6732632423543772848170429916717。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([[0.0, 1.0],[2.0, 3.0]]))
+    m = paddle.nn.SELU()
+    out = m(x) # [[0, 1.050701],[2.101402, 3.152103]]

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

+.. _cn_api_nn_Softplus:
+
+Softplus
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.Softplus(beta=1, threshold=20, name=None)
+
+Softplus激活层
+
+.. math::
+
+    Softplus(x) = \frac{1}{beta} * \log(1 + e^{beta * x}) \\
+    \text{为了保证数值稳定性, 当}\,beta * x > threshold\,\text{时，函数转变为线性函数x}.
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - beta (float, 可选) - Softplus激活计算公式中的beta值。默认值为1。
+    - threshold (float, 可选) - Softplus激活计算公式中的threshold值。默认值为20。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    m = paddle.nn.Softplus()
+    out = m(x) # [0.513015, 0.598139, 0.744397, 0.854355]

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

+.. _cn_api_nn_Softshrink:
+
+Softshrink
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.Softshrink(threshold=0.5, name=None)
+
+Softshrink激活层
+
+.. math::
+
+    Softshrink(x)= \begin{cases}
+                    x - threshold, \text{if } x > threshold \\
+                    x + threshold, \text{if } x < -threshold \\
+                    0,  \text{otherwise}
+                    \end{cases}
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - threshold (float, 可选) - Softshrink激活计算公式中的threshold值，必须大于等于零。默认值为0.5。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.9, -0.2, 0.1, 0.8]))
+    m = paddle.nn.Softshrink()
+    out = m(x) # [-0.4, 0, 0, 0.3]

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

+.. _cn_api_nn_Softsign:
+
+Softsign
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.Softsign(name=None)
+
+Softsign激活层
+
+.. math::
+
+    Softsign(x) = \frac{x}{1 + |x|}
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    m = paddle.nn.Softsign()
+    out = m(x) # [-0.285714, -0.166667, 0.0909091, 0.230769]

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

+.. _cn_api_nn_Tanh:
+
+Tanh
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.Tanh(name=None)
+
+Tanh激活层
+
+.. math::
+    Tanh(x) = \frac{e^{x} - e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}}
+
+
+参数
+::::::::::
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    m = paddle.nn.Tanh()
+    out = m(x)
+    print(out.numpy())
+    # [-0.37994896 -0.19737532  0.09966799  0.29131261]
\ No newline at end of file

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

+.. _cn_api_nn_Tanhshrink:
+
+Tanhshrink
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.Tanhshrink(name=None)
+
+Tanhshrink激活层
+
+.. math::
+
+    Tanhshrink(x) = x - tanh(x)
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+形状:
+::::::::::
+    - input: 任意形状的Tensor。
+    - output: 和input具有相同形状的Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    m = paddle.nn.Tanhshrink()
+    out = m(x) # [-0.020051, -0.00262468, 0.000332005, 0.00868739]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/cosine_similarity_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_nn_cosine_similarity:
+
+cosine_similarity
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, axis=1, eps=1e-8)
+
+该OP用于计算x1与x2沿axis维度的余弦相似度。
+
+参数：
+  - **x1** (Tensor) - Tensor，数据类型支持float32, float64。
+  - **x2** (Tensor) - Tensor，数据类型支持float32, float64。
+  - **axis** (int) - 指定计算的维度，会在该维度上计算余弦相似度，默认值为1。
+  - **eps** (float) - 很小的值，防止计算时分母为0，默认值为1e-8。
+  
+  
+返回： 余弦相似度的计算结果，数据类型与x1, x2相同。
+
+返回类型：Tensor
+
+
+
+**代码示例：**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+
+    np.random.seed(0)
+    x1 = np.random.rand(2,3)
+    x2 = np.random.rand(2,3)
+    x1 = paddle.to_tensor(x1)
+    x2 = paddle.to_tensor(x2)
+    result = paddle.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, axis=0)
+    print(result.numpy())
+    # [0.99806249 0.9817672  0.94987036]
+
+
+

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn.rst

@@ -8,18 +8,25 @@ functional
 ..  toctree::
     :maxdepth: 1
 
+    functional_cn/binary_cross_entropy_cn.rst
     functional_cn/l1_loss_cn.rst
     functional_cn/nll_loss_cn.rst
     functional_cn/normalize_cn.rst
     functional_cn/margin_ranking_loss_cn.rst
+    functional_cn/mse_loss_cn.rst
+    functional_cn/ctc_loss_cn.rst
     functional_cn/sigmoid_cn.rst
-
     functional_cn/avg_pool2d_cn.rst
     functional_cn/max_pool2d_cn.rst
     functional_cn/avg_pool3d_cn.rst
     functional_cn/max_pool3d_cn.rst
-
+    functional_cn/dropout_cn.rst
+    functional_cn/dropout2d_cn.rst
+    functional_cn/dropout3d_cn.rst
+    functional_cn/alpha_dropout_cn.rst
     functional_cn/mse_loss_cn.rst
     functional_cn/adaptive_avg_pool2d_cn.rst
     functional_cn/adaptive_avg_pool3d_cn.rst
     functional_cn/sigmoid_cn.rst
+    functional_cn/cross_entropy_loss_cn.rst
+    

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/alpha_dropout_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_alpha_dropout:
+
+alpha_dropout
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.alpha_dropout(x, p=0.5, training=True, name=None)
+
+alpha_dropout是一种具有自归一化性质的dropout。均值为0，方差为1的输入，经过alpha_dropout计算之后，输出的均值和方差与输入保持一致。alpha_dropout通常与SELU激活函数组合使用。
+
+参数
+:::::::::
+ - **x** (Tensor): 输入的多维 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64。
+ - **p** (float): 将输入节点置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **training** (bool): 标记是否为训练阶段。 默认: True。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+经过alpha_dropout之后的结果，与输入x形状相同的 `Tensor` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.array([[-1, 1], [-1, 1]]).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    y_train = paddle.nn.functional.alpha_dropout(x, 0.5)
+    y_test = paddle.nn.functional.alpha_dropout(x, 0.5, training=False)
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    # [[-0.10721093, 1.6655989 ], [-0.7791938, -0.7791938]] (randomly)
+    print(y_test.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/binary_cross_entropy_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_binary_cross_entropy:
+
+binary_cross_entropy
+-------------------------------
+
+.. py:functional:: paddle.nn.functional.binary_cross_entropy(input, label, weight=None, reduction='mean', name=None)
+
+该函数用于计算输入 ``input`` 和标签 ``label`` 之间的二值交叉熵损失值。二值交叉熵损失函数公式如下：
+
+当 `weight` 不为空时，公式为：
+
+.. math::
+  Out = -1 * weight * (label * log(input) + (1 - label) * log(1 - input))
+
+当 `weight` 为空时，公式为：
+
+.. math::
+  Out = -1 * (label * log(input) + (1 - label) * log(1 - input))
+
+当 `reduction` 为 `none` 时，直接返回最原始的 `Out` 结果。
+
+当 `reduction` 为 `mean` 时，最终的输出结果为：
+
+.. math::
+  Out = MEAN(Out)
+
+当 `reduction` 为 `sum` 时，最终的输出结果为：
+
+.. math::
+  Out = SUM(Out)
+
+
+.. note::
+    输入数据 ``input`` 一般是 ``sigmoid`` 的输出。因为是二分类，所以标签值 ``label`` 应该是0或者1。
+
+参数
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - :math:`[N, *]` , 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。输入数据 ``input`` 一般是 ``sigmoid`` 的输出。数据类型是float32、float64。
+    - **label** (Tensor) - :math:`[N, *]` ，标签 ``label`` 的维度、数据类型与输入 ``input`` 相同。
+    - **weight** (Tensor，可选) - 手动指定每个batch二值交叉熵的权重，如果指定的话，维度必须是一个batch的数据的维度。数据类型是float32, float64。默认值是：None。
+    - **reduction** (str，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 `BCELoss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `BCELoss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回bce_loss。
+    - **name** (str，可选) - 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+    - 输出的结果Tensor。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出的维度为 :math:`[N, *]` , 与输入 ``input`` 的形状相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出的维度为 :math:`[1]` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+
+    paddle.disable_static()
+    input = paddle.to_tensor([0.5, 0.6, 0.7], dtype='float32')
+    label = paddle.to_tensor([1.0, 0.0, 1.0], dtype='float32')
+    output = F.binary_cross_entropy(input, label)
+    print(output.numpy())  # [0.65537095]
+

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/cross_entropy_loss_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_cross_entropy_loss:
+
+cross_entropy_loss
+-------------------------------
+.. py:function:: paddle.nn.functional.cross_entropy_loss(input, label, weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')
+
+该接口计算输入input和标签label间的交叉熵损失 ，它结合了 `LogSoftmax` 和 `NLLLoss` 的计算，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, 每个值对应每个类别的权重。
+该损失函数的数学计算公式如下：
+
+    .. math::
+        loss_j =  -\text{input[class]} +
+        \log\left(\sum_{i=0}^{K}\exp(\text{input}_i)\right), j = 1,..., K
+
+当 `weight` 不为 `none` 时，损失函数的数学计算公式为：
+
+    .. math::
+        loss_j =  \text{weight[class]}(-\text{input[class]} +
+        \log\left(\sum_{i=0}^{K}\exp(\text{input}_i)\right)), j = 1,..., K
+
+
+参数
+:::::::::
+    - **input** (Tensor): - 输入 `Tensor` ，数据类型为float32或float64。其形状为 :math:`[N, C]` , 其中 `C` 为类别数。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, C, d_1, d_2, ..., d_k]` ，k >= 1。
+    - **label** (Tensor): - 输入input对应的标签值，数据类型为int64。其形状为 :math:`[N]` ，每个元素符合条件：0 <= label[i] <= C-1。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, d_1, d_2, ..., d_k]` ，k >= 1。
+    - **weight** (Tensor, 可选): - 指定每个类别的权重。其默认为 `None` 。如果提供该参数的话，维度必须为 `C` （类别数）。数据类型为float32或float64。
+    - **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。
+    - **reduction** (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，数据类型为string，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。
+
+返回
+:::::::::
+ `Tensor` , 返回计算 `cross_entropy_loss` 交叉熵后的损失值。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+
+..  code-block:: python
+
+            import paddle
+            paddle.disable_static()
+            input_data = np.random.random([5, 100]).astype("float64")
+            label_data = np.random.randint(0, 100, size=(5)).astype(np.int64)
+            weight_data = np.random.random([100]).astype("float64")
+            input =  paddle.to_tensor(input_data)
+            label =  paddle.to_tensor(label_data)
+            weight = paddle.to_tensor(weight_data)
+            loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(input=input, label=label, weight=weight)
+            print(loss.numpy())
+

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/ctc_loss_cn.rst

+ctc_loss
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.ctc_loss(log_probs, labels, input_lengths, label_lengths, blank=0, reduction='mean')
+
+该接口用于计算 CTC loss。该接口的底层调用了第三方 baidu-research::warp-ctc 的实现。
+也可以叫做 softmax with CTC，因为 Warp-CTC 库中插入了 softmax 激活函数来对输入的值进行归一化。
+
+参数
+:::::::::
+    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型仅支持float32。
+    - **labels** (Tensor): - 经过 padding 的标签序列，其 shape 为 [batch_size, max_label_length]，其中 max_label_length 是最长的 label 序列的长度。数据类型支持int32。
+    - **input_lengths** (Tensor): - 表示输入 ``log_probs`` 数据中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
+    - **label_lengths** (Tensor): - 表示 label 中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
+    - **blank** (int，可选): - 空格标记的 ID 值，其取值范围为 [0，num_classes+1) 。数据类型支持int32。默认值为0。
+    - **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'``。设置为 ``'mean'`` 时，对 loss 值除以 label_lengths，并返回所得商的均值；设置为 ``'sum'`` 时，返回 loss 值的总和；设置为 ``'none'`` 时，则直接返回输出的 loss 值。默认值为 ``'mean'``。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，输入 ``log_probs`` 和标签 ``labels`` 间的 `ctc loss`。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出 loss 的维度为 [batch_size]。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``，则输出Loss的维度为 [1]。数据类型与输入 ``log_probs`` 一致。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+        # declarative mode
+        import paddle.nn.functional as F
+        import numpy as np
+        import paddle
+
+        # length of the longest logit sequence
+        max_seq_length = 4
+        #length of the longest label sequence
+        max_label_length = 3
+        # number of logit sequences
+        batch_size = 2
+        # class num
+        class_num = 3
+
+        np.random.seed(1)
+        log_probs = np.array([[[4.17021990e-01, 7.20324516e-01, 1.14374816e-04],
+                                [3.02332580e-01, 1.46755889e-01, 9.23385918e-02]],
+
+                                [[1.86260208e-01, 3.45560730e-01, 3.96767467e-01],
+                                [5.38816750e-01, 4.19194520e-01, 6.85219526e-01]],
+
+                                [[2.04452246e-01, 8.78117442e-01, 2.73875929e-02],
+                                [6.70467496e-01, 4.17304814e-01, 5.58689833e-01]],
+
+                                [[1.40386939e-01, 1.98101491e-01, 8.00744593e-01],
+                                [9.68261600e-01, 3.13424170e-01, 6.92322612e-01]],
+
+                                [[8.76389146e-01, 8.94606650e-01, 8.50442126e-02],
+                                [3.90547849e-02, 1.69830427e-01, 8.78142476e-01]]]).astype("float32")
+        labels = np.array([[1, 2, 2],
+                        [1, 2, 2]]).astype("int32")
+        input_lengths = np.array([5, 5]).astype("int64")
+        label_lengths = np.array([3, 3]).astype("int64")
+
+        paddle.disable_static()
+        log_probs = paddle.to_tensor(log_probs)
+        labels = paddle.to_tensor(labels)
+        input_lengths = paddle.to_tensor(input_lengths)
+        label_lengths = paddle.to_tensor(label_lengths)
+
+        loss = F.ctc_loss(log_probs, labels, 
+            input_lengths, 
+            label_lengths, 
+            blank=0, 
+            reduction='none')
+        print(loss.numpy())  #[3.9179852 2.9076521]
+
+        loss = F.ctc_loss(log_probs, labels, 
+            input_lengths, 
+            label_lengths, 
+            blank=0, 
+            reduction='mean') 
+        print(loss.numpy())  #[1.1376063]
\ No newline at end of file

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/dropout2d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_dropout2d:
+
+dropout2d
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout2d(x, p=0.5, training=True, name=None)
+
+该算子根据丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 `NCHW` 的4维张量，通道特征图指的是其中的形状为 `HW` 的2维特征图)。
+
+.. note::
+   该op基于 ``paddle.nn.functional.dropout`` 实现，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_api_nn_functional_dropout` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **x** (Tensor): 形状为[N, C, H, W]或[N, H, W, C]的4D `Tensor` ，数据类型为float32或float64。
+ - **p** (float): 将输入通道置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **training** (bool): 标记是否为训练阶段。 默认: True。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+经过dropout2d之后的结果，与输入x形状相同的 `Tensor` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.random.random(size=(2, 3, 4, 5)).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    y_train = paddle.nn.functional.dropout2d(x)  #train
+    y_test = paddle.nn.functional.dropout2d(x, training=False) 
+    for i in range(2):
+        for j in range(3):
+            print(x.numpy()[i,j,:,:])
+            print(y_train.numpy()[i,j,:,:])
+            print(y_test.numpy()[i,j,:,:])

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/dropout3d_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_dropout3d:
+
+dropout3d
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout3d(x, p=0.5, training=True, name=None)
+
+该算子根据丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 `NCDHW` 的5维张量，通道指的是其中的形状为 `DHW` 的3维特征图)。
+
+.. note::
+   该op基于 ``paddle.nn.functional.dropout`` 实现，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_api_nn_functional_dropout` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **x** (Tensor): 形状为[N, C, D, H, W]或[N, D, H, W, C]的5D `Tensor` ，数据类型为float32或float64。
+ - **p** (float): 将输入通道置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **training** (bool): 标记是否为训练阶段。 默认: True。
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+经过dropout3d之后的结果，与输入x形状相同的 `Tensor` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.random.random(size=(2, 3, 4, 5, 6)).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    y_train = paddle.nn.functional.dropout3d(x)  #train
+    y_test = paddle.nn.functional.dropout3d(x, training=False)
+    print(x.numpy()[0,0,:,:,:])
+    print(y_train.numpy()[0,0,:,:,:])
+    print(y_test.numpy()[0,0,:,:,:])

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/dropout_cn.rst

+.. _cn_api_nn_functional_dropout:
+
+dropout
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout(x, p=0.5, axis=None, training=True, mode="upscale_in_train”, name=None)
+
+Dropout是一种正则化手段，该算子根据给定的丢弃概率 `p` ，在训练过程中随机将一些神经元输出设置为0，通过阻止神经元节点间的相关性来减少过拟合。
+
+参数
+:::::::::
+ - **x** (Tensor): 输入的多维 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64。
+ - **p** (float): 将输入节点置0的概率，即丢弃概率。默认: 0.5。
+ - **axis** (int|list): 指定对输入 `Tensor` 进行dropout操作的轴。默认: None。
+ - **training** (bool): 标记是否为训练阶段。 默认: True。
+ - **mode** (str): 丢弃单元的方式，有两种'upscale_in_train'和'downscale_in_infer'，默认: 'upscale_in_train'。计算方法如下:
+
+    1. upscale_in_train, 在训练时增大输出结果。
+
+       - train: out = input * mask / ( 1.0 - p )
+       - inference: out = input
+
+    2. downscale_in_infer, 在预测时减小输出结果
+
+       - train: out = input * mask
+       - inference: out = input * (1.0 - p)
+
+ - **name** (str，可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+经过dropout之后的结果，与输入x形状相同的 `Tensor` 。
+
+使用示例1
+:::::::::
+axis参数的默认值为None。当 ``axis=None`` 时，dropout的功能为: 对输入张量x中的任意元素，以丢弃概率p随机将一些元素输出置0。这是我们最常见的dropout用法。
+
+ -  下面以一个示例来解释它的实现逻辑，同时展示其它参数的含义。
+
+..  code-block:: text
+
+   假定x是形状为2*3的2维张量:
+   [[1 2 3]
+    [4 5 6]]
+   在对x做dropout时，程序会先生成一个和x相同形状的mask张量，mask中每个元素的值为0或1。
+   每个元素的具体值，则是依据丢弃概率从伯努利分布中随机采样得到。
+   比如，我们可能得到下面这样一个2*3的mask:
+   [[0 1 0]
+    [1 0 1]]
+   将输入x和生成的mask点积，就得到了随机丢弃部分元素之后的结果:
+   [[0 2 0]
+    [4 0 6]]
+   假定dropout的概率使用默认值，即 ``p=0.5`` ，若mode参数使用默认值，即 ``mode='upscale_in_train'`` ，
+   则在训练阶段，最终增大后的结果为:
+   [[0 4 0 ]
+    [8 0 12]]
+   在测试阶段，输出跟输入一致:
+   [[1 2 3]
+    [4 5 6]]
+   若参数mode设置为'downscale_in_infer'，则训练阶段的输出为:
+   [[0 2 0]
+    [4 0 6]]
+   在测试阶段，缩小后的输出为:
+   [[0.5 1.  1.5]
+    [2.  2.5 3. ]]
+
+使用示例2
+:::::::::
+若参数axis不为None，dropout的功能为：以一定的概率从图像特征或语音序列中丢弃掉整个通道。
+
+ -  axis应设置为: ``[0,1,...,ndim(x)-1]`` 的子集（ndim(x)为输入x的维度），例如:
+
+   - 若x的维度为2，参数axis可能的取值有4种: ``None``, ``[0]``, ``[1]``, ``[0,1]``
+   - 若x的维度为3，参数axis可能的取值有8种: ``None``, ``[0]``, ``[1]``, ``[2]``, ``[0,1]``, ``[0,2]``, ``[1,2]``, ``[0,1,2]``
+
+ -  下面以维度为2的输入张量展示axis参数的用法:
+
+..  code-block:: text
+
+   假定x是形状为2*3的2维Tensor:
+   [[1 2 3]
+    [4 5 6]]
+   (1) 若 ``axis=[0]`` ， 则表示只在第0个维度做dropout。这时生成mask的形状为2*1。
+     例如，我们可能会得到这样的mask:
+     [[1]
+      [0]]
+     这个2*1的mask在和x做点积的时候，会首先广播成一个2*3的矩阵:
+     [[1 1 1]
+      [0 0 0]]
+     点积所得的结果为:
+     [[1 2 3]
+      [0 0 0]]
+     之后依据其它参数的设置，得到最终的输出结果。
+
+   (2) 若 ``axis=[1]`` ，则表示只在第1个维度做dropout。这时生成的mask形状为1*3。
+     例如，我们可能会得到这样的mask:
+     [[1 0 1]]
+     这个1*3的mask在和x做点积的时候，会首先广播成一个2*3的矩阵:
+     [[1 0 1]
+      [1 0 1]]
+     点积所得结果为:
+     [[1 0 3]
+      [4 0 6]]
+   (3) 若 ``axis=[0, 1]`` ，则表示在第0维和第1维上做dropout。此时与默认设置 ``axis=None`` 的作用一致。
+
+若输入x为4维张量，形状为 `NCHW` , 当设置 ``axis=[0,1]`` 时，则只会在通道 `N` 和 `C` 上做dropout，通道 `H` 和 `W` 的元素是绑定在一起的，即： ``paddle.nn.functional.dropout(x, p, axis=[0,1])`` ， 此时对4维张量中的某个2维特征图(形状 `HW` )，或者全部置0，或者全部保留，这便是dropout2d的实现。详情参考 :ref:`cn_api_nn_functional_dropout2d` 。
+
+类似的，若输入x为5维张量，形状为 `NCDHW` , 当设置 ``axis=[0,1]`` 时，便可实现dropout3d。详情参考 :ref:`cn_api_nn_functional_dropout3d` 。
+
+.. note::
+   关于广播(broadcasting)机制，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    y_train = paddle.nn.functional.dropout(x, 0.5)
+    y_test = paddle.nn.functional.dropout(x, 0.5, training=False) #test
+    y_0 = paddle.nn.functional.dropout(x, axis=0)
+    y_1 = paddle.nn.functional.dropout(x, axis=1)
+    y_01 = paddle.nn.functional.dropout(x, axis=[0,1])
+    print(x.numpy())
+    print(y_train.numpy())
+    print(y_test.numpy())
+    print(y_0.numpy())
+    print(y_1.numpy())
+    print(y_01.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/hardshrink_cn.rst

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 hardshrink
 -------------------------------
-.. py:functional:: paddle.nn.functional.hardshrink(x, threshold=0.5, name=None)
+.. py:function:: paddle.nn.functional.hardshrink(x, threshold=0.5, name=None)
 
 hardshrink激活层。计算公式如下：
 

doc/fluid/api_cn/nn_cn/layer_cn.rst

-=======================
-layer
-=======================
+.. _cn_api_nn_cn_Layer:
 
+Layer
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.fluid.dygraph.layers.Layer
 
 
-
-..  toctree::
-    :maxdepth: 1
-
-    layer_cn/Sigmoid_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/leaky_relu_cn.rst

@@ -2,6 +2,42 @@
 
 leaky_relu
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.leaky_relu
+.. py:function:: paddle.nn.functional.leaky_relu(x, negative_slope=0.01, name=None)
 
+leaky_relu激活层。计算公式如下：
 
+.. math::
+
+    LeakyReLU(x)=
+        \left\{
+        \begin{aligned}
+        &x, & & if \ x >= 0 \\
+        &negative\_slope * x, & & otherwise \\
+        \end{aligned}
+        \right. \\
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数
+::::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。
+    - negative_slope (float，可选) - :math:`x < 0` 时的斜率。默认值为0.01。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-2, 0, 1], 'float32'))
+    out = F.leaky_relu(x) # [-0.02, 0., 1.]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn.rst

@@ -14,3 +14,4 @@ loss
     loss_cn/MarginRankingLoss_cn.rst
     loss_cn/MSELoss_cn.rst
     loss_cn/NLLLoss_cn.rst
+    loss_cn/CTCLoss_cn.rst

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

@@ -3,9 +3,9 @@
 BCELoss
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.BCELoss(input, label, weight=None, reduction='mean')
+.. py:class:: paddle.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean', name=None)
 
-该接口用于创建一个BCELoss的可调用类，用于计算输入和标签之间的二值交叉熵损失值。二值交叉熵损失函数公式如下：
+该接口用于创建一个BCELoss的可调用类，用于计算输入 ``input`` 和标签 ``label`` 之间的二值交叉熵损失值。二值交叉熵损失函数公式如下：
 
 当 `weight` 不为空时，公式为：
 
@@ -17,12 +17,9 @@ BCELoss
 .. math::
   Out = -1 * (label * log(input) + (1 - label) * log(1 - input))
 
-当 `reduction` 为 `none` 时，最终的输出结果为：
+当 `reduction` 为 `none` 时，直接返回最原始的 `Out` 结果。
 
-.. math::
-  Out = Out
-
-当 `reduction` 为 `sum` 时，最终的输出结果为：
+当 `reduction` 为 `mean` 时，最终的输出结果为：
 
 .. math::
   Out = MEAN(Out)
@@ -33,47 +30,36 @@ BCELoss
   Out = SUM(Out)
 
 
-**注意：输入数据一般是 `fluid.layers.sigmoid` 的输出。因为是二分类，所以标签值应该是0或者1。
+.. note::
+    输入数据 ``input`` 一般是 ``sigmoid`` 的输出。因为是二分类，所以标签值 ``label`` 应该是0或者1。
 
-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'``, 则输出的维度为 [N, *], 与输入input的形状相同。
-如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出的维度为 [1]。
+参数
+:::::::::
+    - **weight** (Tensor，可选) - 手动指定每个batch二值交叉熵的权重，如果指定的话，维度必须是一个batch的数据的维度。数据类型是float32, float64。默认值是：None。
+    - **reduction** (str，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 `BCELoss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `BCELoss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回bce_loss。
+    - **name** (str，可选) - 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
-参数：
-  - **weight(Variable, optional)**：- 手动指定每个batch二值交叉熵的权重，如果指定的话，维度必须是一个batch的数据的维度。数据类型是float32, float64。默认是：None。
-  - **reduction(str, optional)**：- 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 `BCELoss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `BCELoss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回BCELoss。
+形状
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - :math:`(N, *)` , 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。输入数据 ``input`` 一般是 ``sigmoid`` 的输出。数据类型是float32、float64。
+    - **label** (Tensor) - :math:`(N, *)` ，标签 ``label`` 的维度、数据类型与输入 ``input`` 相同。
+    - **output** (Tensor) - 输出的Tensor。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出的维度为 :math:`(N, *)` , 与输入 ``input`` 的形状相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出的维度为 :math:`[1]` 。
 
-返回：返回计算BCELoss的可调用对象。
+返回
+:::::::::
+    返回计算BCELoss的可调用对象。
 
-**代码示例**
+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=[3, 1], dtype='float32')
-    label = fluid.data(name="label", shape=[3, 1], dtype='float32')
+
+    paddle.disable_static()
+    input = paddle.to_tensor([0.5, 0.6, 0.7], dtype='float32')
+    label = paddle.to_tensor([1.0, 0.0, 1.0], dtype='float32')
     bce_loss = paddle.nn.loss.BCELoss()
     output = bce_loss(input, label)
-    place = fluid.CPUPlace()
-    exe = fluid.Executor(place)
-    exe.run(fluid.default_startup_program())
-    
-    input_data = np.array([0.5, 0.6, 0.7]).astype("float32")
-    label_data = np.array([1.0, 0.0, 1.0]).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([0.65537095], 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)
-        output = bce_loss(input, label)
     print(output.numpy())  # [0.65537095]
+

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

+CTCLoss
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.nn.loss.CTCLoss(blank=0, reduction='mean')
+
+该接口用于计算 CTC loss。该接口的底层调用了第三方 baidu-research::warp-ctc 的实现。
+也可以叫做 softmax with CTC，因为 Warp-CTC 库中插入了 softmax 激活函数来对输入的值进行归一化。
+
+参数
+:::::::::
+    - **blank** (int，可选): - 空格标记的 ID 值，其取值范围为 [0，num_classes+1) 。数据类型支持int32。默认值为0。
+    - **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'`` 。设置为 ``'mean'`` 时，对 loss 值除以 label_lengths，并返回所得商的均值；设置为 ``'sum'`` 时，返回 loss 值的总和；设置为 ``'none'`` 时，则直接返回输出的 loss 值。默认值为 ``'mean'``。
+
+形状
+:::::::::
+    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型仅支持float32。
+    - **labels** (Tensor): - 经过 padding 的标签序列，其 shape 为 [batch_size, max_label_length]，其中 max_label_length 是最长的 label 序列的长度。数据类型支持int32。
+    - **input_lengths** (Tensor): - 表示输入 ``log_probs`` 数据中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
+    - **label_lengths** (Tensor): - 表示 label 中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，输入 ``log_probs`` 和标签 ``labels`` 间的 `ctc loss`。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``，则输出 loss 的维度为 [batch_size]。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出Loss的维度为 [1]。数据类型与输入 ``log_probs`` 一致。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+        # declarative mode
+        import numpy as np
+        import paddle
+
+        # length of the longest logit sequence
+        max_seq_length = 4
+        #length of the longest label sequence
+        max_label_length = 3
+        # number of logit sequences
+        batch_size = 2
+        # class num
+        class_num = 3
+
+        np.random.seed(1)
+        log_probs = np.array([[[4.17021990e-01, 7.20324516e-01, 1.14374816e-04],
+                                [3.02332580e-01, 1.46755889e-01, 9.23385918e-02]],
+
+                                [[1.86260208e-01, 3.45560730e-01, 3.96767467e-01],
+                                [5.38816750e-01, 4.19194520e-01, 6.85219526e-01]],
+
+                                [[2.04452246e-01, 8.78117442e-01, 2.73875929e-02],
+                                [6.70467496e-01, 4.17304814e-01, 5.58689833e-01]],
+
+                                [[1.40386939e-01, 1.98101491e-01, 8.00744593e-01],
+                                [9.68261600e-01, 3.13424170e-01, 6.92322612e-01]],
+
+                                [[8.76389146e-01, 8.94606650e-01, 8.50442126e-02],
+                                [3.90547849e-02, 1.69830427e-01, 8.78142476e-01]]]).astype("float32")
+        labels = np.array([[1, 2, 2],
+                        [1, 2, 2]]).astype("int32")
+        input_lengths = np.array([5, 5]).astype("int64")
+        label_lengths = np.array([3, 3]).astype("int64")
+
+        paddle.disable_static()
+        log_probs = paddle.to_tensor(log_probs)
+        labels = paddle.to_tensor(labels)
+        input_lengths = paddle.to_tensor(input_lengths)
+        label_lengths = paddle.to_tensor(label_lengths)
+
+        loss = paddle.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='none')(log_probs, labels, 
+            input_lengths, 
+            label_lengths)
+        print(loss.numpy())  #[3.9179852 2.9076521]
+
+        loss = paddle.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean')(log_probs, labels, 
+            input_lengths, 
+            label_lengths)
+        print(loss.numpy())  #[1.1376063]
+

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

+.. _cn_api_nn_loss_CrossEntropyLoss:
+
 CrossEntropyLoss
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='mean', ignore_index=-100)
+.. py:function:: paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')
 
-该OP计算输入input和标签label间的交叉熵损失 ，它结合了`LogSoftmax` 和 `NLLLoss` 的OP计算，可用于训练一个 `n` 类分类器。
+该OP计算输入input和标签label间的交叉熵损失 ，它结合了 `LogSoftmax` 和 `NLLLoss` 的OP计算，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, 每个值对应每个类别的权重。
 该损失函数的数学计算公式如下：
@@ -19,47 +21,33 @@ CrossEntropyLoss
         \log\left(\sum_{i=0}^{K}\exp(\text{input}_i)\right)), j = 1,..., K
 
 
-参数：
-    - **input** (Variable): - 输入 `Tensor`，数据类型为float32或float64。其形状为 :math:`[N, C]` , 其中 `C` 为类别数。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, C, d_1, d_2, ..., d_k]`，k >= 1。
-    - **label** (Variable): - 输入input对应的标签值，数据类型为int64。其形状为 :math:`[N]`，每个元素符合条件：0 <= label[i] <= C-1。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, d_1, d_2, ..., d_k]`，k >= 1。
-    - **weight** (Variable, 可选): - 指定每个类别的权重。其默认为 `None` 。如果提供该参数的话，维度必须为 `C`（类别数）。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，数据类型为string，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。
+参数
+:::::::::
+    - **weight** (Tensor, 可选): - 指定每个类别的权重。其默认为 `None` 。如果提供该参数的话，维度必须为 `C` （类别数）。数据类型为float32或float64。
     - **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。
+    - **reduction** (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，数据类型为string，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。
 
-返回：返回计算 `CrossEntropyLoss` 交叉熵后的损失值。
+形状
+:::::::::
+    - **input** (Tensor): - 输入 `Tensor` ，数据类型为float32或float64。其形状为 :math:`[N, C]` , 其中 `C` 为类别数。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, C, d_1, d_2, ..., d_k]` ，k >= 1。
+    - **label** (Tensor): - 输入input对应的标签值，数据类型为int64。其形状为 :math:`[N]` ，每个元素符合条件：0 <= label[i] <= C-1。对于多维度的情形下，它的形状为 :math:`[N, d_1, d_2, ..., d_k]` ，k >= 1。
+    - **output** (Tensor): - 计算 `CrossEntropyLoss` 交叉熵后的损失值。
 
-返回类型：Variable
 
-**代码示例**
+代码示例
+:::::::::
 
 ..  code-block:: python
 
-            # declarative mode
             import paddle
-            import paddle.fluid as fluid
             import numpy as np
-            input = fluid.data(name='input', shape=[5, 100], dtype='float64')
-            label = fluid.data(name='label', shape=[5], dtype='int64')
-            weight = fluid.data(name='weight', shape=[100], dtype='float64')
-            ce_loss = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(weight=weight, reduction='mean')
-            output = ce_loss(input, label)
-            place = fluid.CPUPlace()
-            exe = fluid.Executor(place)
-            exe.run(fluid.default_startup_program())
+            paddle.disable_static()
             input_data = np.random.random([5, 100]).astype("float64")
             label_data = np.random.randint(0, 100, size=(5)).astype(np.int64)
             weight_data = np.random.random([100]).astype("float64")
-            output = exe.run(fluid.default_main_program(),
-                        feed={"input": input_data, "label": label_data,"weight": weight_data},
-                        fetch_list=[output],
-                        return_numpy=True)
-            print(output)
-            # 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)
-                weight = dg.to_variable(weight_data)
+            input  = paddle.to_tensor(input_data)
+            label  = paddle.to_tensor(label_data)
+            weight = paddle.to_tensor(weight_data)
             ce_loss = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(weight=weight, reduction='mean')
             output = ce_loss(input, label)
             print(output.numpy())

doc/fluid/api_cn/nn_cn/pad_cn.rst

@@ -2,6 +2,96 @@
 
 pad
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.pad
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.pad(x, pad, mode="constant", value=0.0, data_format="NCHW", name=None)
+
+该OP依照 pad 和 mode 属性对input进行 ``pad`` 。
+
+参数：
+  - **x** (Tensor) - Tensor，format可以为 `'NCL'`, `'NLC'`, `'NCHW'`, `'NHWC'`, `'NCDHW'`
+    或 `'NDHWC'`，默认值为`'NCHW'`，数据类型支持float16, float32, float64, int32, int64。
+  - **pad** (Tensor | List[int32]) - 填充大小。当输入维度为3时，pad的格式为[pad_left, pad_right]；
+    当输入维度为4时，pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]；
+    当输入维度为5时，pad的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom, pad_front, pad_back]。
+  - **mode** (str) - padding的四种模式，分别为 `'constant'`, `'reflect'`, `'replicate'` 和`'circular'`。
+    `'constant'` 表示填充常数 `value`；`'reflect'` 表示填充以input边界值为轴的映射；`'replicate'` 表示
+    填充input边界值；`'circular'`为循环填充input。具体结果可见以下示例。默认值为 `'constant'` 。
+  - **value** (float32) - 以 `'constant'` 模式填充区域时填充的值。默认值为0.0。
+  - **data_format** (str)  - 指定input的format，可为 `'NCL'`, `'NLC'`, `'NCHW'`, `'NHWC'`, `'NCDHW'`
+    或 `'NDHWC'`，默认值为`'NCHW'`。
+  - **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` ，缺省值为None。
+返回： 对input进行``pad`` 的结果，数据类型和input相同。
+
+返回类型：Tensor
+
+**示例**：
+
+.. code-block:: text
+
+      x = [[[[[1., 2., 3.],
+              [4., 5., 6.]]]]]
+
+      Case 0:
+          pad = [2, 2, 1, 1, 0, 0],
+          mode = 'constant'
+          pad_value = 0
+          Out = [[[[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
+                    [0. 0. 1. 2. 3. 0. 0.]
+                    [0. 0. 4. 5. 6. 0. 0.]
+                    [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]]]]
+
+      Case 1:
+          pad = [2, 2, 1, 1, 0, 0],
+          mode = 'reflect'
+          Out = [[[[[6. 5. 4. 5. 6. 5. 4.]
+                    [3. 2. 1. 2. 3. 2. 1.]
+                    [6. 5. 4. 5. 6. 5. 4.]
+                    [3. 2. 1. 2. 3. 2. 1.]]]]]
+
+      Case 2:
+          pad = [2, 2, 1, 1, 0, 0],
+          mode = 'replicate'
+          Out = [[[[[1. 1. 1. 2. 3. 3. 3.]
+                    [1. 1. 1. 2. 3. 3. 3.]
+                    [4. 4. 4. 5. 6. 6. 6.]
+                    [4. 4. 4. 5. 6. 6. 6.]]]]]
+
+      Case 3:
+          pad = [2, 2, 1, 1, 0, 0],
+          mode = 'circular'
+          Out = [[[[[5. 6. 4. 5. 6. 4. 5.]
+                    [2. 3. 1. 2. 3. 1. 2.]
+                    [5. 6. 4. 5. 6. 4. 5.]
+                    [2. 3. 1. 2. 3. 1. 2.]]]]]
+
+**代码示例：**
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+
+    paddle.disable_static()
+
+    # example 1
+    x_shape = (1, 1, 3)
+    x = np.arange(np.prod(x_shape), dtype=np.float32).reshape(x_shape) + 1
+    tensor_x = paddle.to_tensor(x)
+    y = F.pad(tensor_x, [2, 3], value=1, mode='constant')
+    print(y.numpy())
+    # [[[1. 1. 1. 2. 3. 1. 1. 1.]]]
+
+    # example 2
+    x_shape = (1, 1, 2, 3)
+    x = np.arange(np.prod(x_shape), dtype=np.float32).reshape(x_shape) + 1
+    tensor_x = paddle.to_tensor(x)
+    y = F.pad(tensor_x, [1, 2, 1, 1], value=1, mode='circular')
+    print(y.numpy())
+    # [[[[6. 4. 5. 6. 4. 5.]
+    #    [3. 1. 2. 3. 1. 2.]
+    #    [6. 4. 5. 6. 4. 5.]
+    #    [3. 1. 2. 3. 1. 2.]]]]
+
 
 

doc/fluid/api_cn/nn_cn/relu6_cn.rst

@@ -2,6 +2,36 @@
 
 relu6
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.relu6
 
+.. py:function:: paddle.nn.functional.relu6(x, name=None)
 
+relu6激活层
+
+.. math::
+
+    relu6(x) = min(max(0,x), 6)
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-1, 0.3, 6.5]))
+    out = F.relu6(x) # [0, 0.3, 6]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/selu_cn.rst

@@ -2,6 +2,38 @@
 
 selu
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.selu
 
+.. py:function:: paddle.nn.functional.selu(x, scale=1.0507009873554804934193349852946, alpha=1.6732632423543772848170429916717, name=None)
 
+selu激活层
+
+.. math::
+
+    selu(x) = scale * (max(0,x) + min(0, alpha * (e^{x} - 1)))
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - scale (float, 可选) - selu激活计算公式中的scale值。默认值为1.0507009873554804934193349852946。
+ - alpha (float, 可选) - selu激活计算公式中的alpha值。默认值为1.6732632423543772848170429916717。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([[0.0, 1.0],[2.0, 3.0]]))
+    out = F.selu(x) # [[0, 1.050701],[2.101402, 3.152103]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/softplus_cn.rst

@@ -2,6 +2,39 @@
 
 softplus
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softplus
 
+.. py:function:: paddle.nn.functional.softplus(x, beta=1, threshold=20, name=None)
 
+softplus激活层
+
+.. math::
+
+    softplus(x) = \frac{1}{beta} * \log(1 + e^{beta * x}) \\
+    \text{为了保证数值稳定性, 当}\,beta * x > threshold\,\text{时，函数转变为线性函数x}.
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - beta (float, 可选) - Softplus激活计算公式中的beta值。默认值为1。
+ - threshold (float, 可选) - Softplus激活计算公式中的threshold值。默认值为20。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    out = F.softplus(x) # [0.513015, 0.598139, 0.744397, 0.854355]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/softshrink_cn.rst

@@ -2,6 +2,41 @@
 
 softshrink
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softshrink
 
+.. py:function:: paddle.nn.functional.softshrink(x, threshold=0.5, name=None)
 
+softshrink激活层
+
+.. math::
+
+    softshrink(x)= \begin{cases}
+                    x - threshold, \text{if } x > threshold \\
+                    x + threshold, \text{if } x < -threshold \\
+                    0,  \text{otherwise}
+                    \end{cases}
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - threshold (float, 可选) - softshrink激活计算公式中的threshold值，必须大于等于零。默认值为0.5。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.9, -0.2, 0.1, 0.8]))
+    out = F.softshrink(x) # [-0.4, 0, 0, 0.3]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/softsign_cn.rst

@@ -2,6 +2,36 @@
 
 softsign
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.softsign
 
+.. py:function:: paddle.nn.functional.softsign(x, name=None)
 
+softsign激活层
+
+.. math::
+
+    softsign(x) = \frac{x}{1 + |x|}
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    out = F.softsign(x) # [-0.285714, -0.166667, 0.0909091, 0.230769]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/tanh_shrink_cn.rst

-.. _cn_api_nn_cn_tanh_shrink:
-
-tanh_shrink
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.tanh_shrink
-
-

doc/fluid/api_cn/nn_cn/tanhshrink_cn.rst

+.. _cn_api_nn_cn_tanhshrink:
+
+tanhshrink
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.tanhshrink(x, name=None)
+
+tanhshrink激活层
+
+.. math::
+
+    tanhshrink(x) = x - tanh(x)
+
+其中，:math:`x` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+::::::::::
+ - x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64。
+ - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，数据类型和形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.nn.functional as F
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.to_tensor(np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3]))
+    out = F.tanhshrink(x) # [-0.020051, -0.00262468, 0.000332005, 0.00868739]

doc/fluid/api_cn/paddle_cn.rst

@@ -21,7 +21,9 @@ paddle
 	paddle_cn/cast_cn.rst
 	paddle_cn/ceil_cn.rst
 	paddle_cn/cholesky_cn.rst
+	paddle_cn/chunk_cn.rst
 	paddle_cn/clamp_cn.rst
+	paddle_cn/clip_cn.rst
 	paddle_cn/CompiledProgram_cn.rst
 	paddle_cn/concat_cn.rst
 	paddle_cn/cond_cn.rst
@@ -40,6 +42,7 @@ paddle
 	paddle_cn/diag_cn.rst
 	paddle_cn/disable_dygraph_cn.rst
 	paddle_cn/dist_cn.rst
+	paddle_cn/distribution_cn.rst
 	paddle_cn/dot_cn.rst
 	paddle_cn/elementwise_add_cn.rst
 	paddle_cn/elementwise_div_cn.rst
@@ -62,6 +65,7 @@ paddle
 	paddle_cn/flatten_cn.rst
 	paddle_cn/flip_cn.rst
 	paddle_cn/floor_cn.rst
+	paddle_cn/full_cn.rst
 	paddle_cn/full_like_cn.rst
 	paddle_cn/gather_cn.rst
 	paddle_cn/gather_nd_cn.rst
@@ -104,7 +108,9 @@ paddle
 	paddle_cn/name_scope_cn.rst
 	paddle_cn/no_grad_cn.rst
 	paddle_cn/nonzero_cn.rst
+	paddle_cn/normal_cn.rst
 	paddle_cn/not_equal_cn.rst
+	paddle_cn/numel_cn.rst
 	paddle_cn/ones_cn.rst
 	paddle_cn/ones_like_cn.rst
 	paddle_cn/ParallelExecutor_cn.rst
@@ -150,11 +156,13 @@ paddle
 	paddle_cn/square_cn.rst
 	paddle_cn/squeeze_cn.rst
 	paddle_cn/stack_cn.rst
+	paddle_cn/standard_normal.rst
 	paddle_cn/stanh_cn.rst
 	paddle_cn/std_cn.rst
 	paddle_cn/strided_slice_cn.rst
 	paddle_cn/sums_cn.rst
 	paddle_cn/tanh_cn.rst
+	paddle_cn/tile_cn.rst
 	paddle_cn/topk_cn.rst
 	paddle_cn/trace_cn.rst
 	paddle_cn/transpose_cn.rst

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/clip_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_cn_clip:
+
+clip
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.clip
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/diag_cn.rst

@@ -2,6 +2,83 @@
 
 diag
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.diag
+
+.. py:function:: paddle.diag(x, offset=0, padding_value=0, name=None)
+
+
+如果 ``x`` 是向量（1-D张量），则返回带有 ``x`` 元素作为对角线的2-D方阵。
+
+如果 ``x`` 是矩阵（2-D张量），则提取 ``x`` 的对角线元素，以1-D张量返回。
+
+参数 ``offset`` 控制对角线偏移量：
+
+- 如果 ``offset`` = 0，则为主对角线。
+- 如果 ``offset`` > 0，则为上对角线。
+- 如果 ``offset`` < 0，则为下对角线。
+
+参数
+:::::::::
+    - x（Tensor）：输入的 `Tensor`。它的形状可以是一维或二维。其数据类型应为float32，float64，int32，int64。
+    - offset（int，可选）：对角线偏移量。正值表示上对角线，0表示主对角线，负值表示下对角线。
+    - padding_value（int|float，可选）：使用此值来填充指定对角线以外的区域。仅在输入为一维张量时生效。默认值为0。
+    - name (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，方阵或向量。输出数据类型与输入数据类型相同。
+
+
+代码示例 1
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+        import paddle
+
+        paddle.disable_static()
+        x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
+        y = paddle.diag(x)
+        print(y.numpy())
+        # [[1 0 0]
+        #  [0 2 0]
+        #  [0 0 3]]
+
+        y = paddle.diag(x, offset=1)
+        print(y.numpy())
+        # [[0 1 0 0]
+        #  [0 0 2 0]
+        #  [0 0 0 3]
+        #  [0 0 0 0]]
+
+        y = paddle.diag(x, padding_value=6)
+        print(y.numpy())
+        # [[1 6 6]
+        #  [6 2 6]
+        #  [6 6 3]]
+
+
+代码示例 2
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+        import paddle
+
+        paddle.disable_static()
+        x = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
+        y = paddle.diag(x)
+        print(y.numpy())
+        # [1 5]
+
+        y = paddle.diag(x, offset=1)
+        print(y.numpy())
+        # [2 6]
+
+        y = paddle.diag(x, offset=-1)
+        print(y.numpy())
+        # [4]
+
+
+
 
 

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/distribution_cn.rst

+============
+distribution
+============
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    distribution_cn/Distribution_cn.rst
+    distribution_cn/Normal_cn.rst
+    distribution_cn/Uniform_cn.rst

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/distribution_cn/Distribution_cn.rst

+.. _cn_api_distribution_Distribution:
+
+Distribution
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.distribution.Distribution()
+
+
+
+
+概率分布的抽象基类，在具体的分布中实现具体功能。
+
+
+.. py:function:: sample()
+
+从分布中采样
+
+.. py:function:: entropy()
+
+分布的信息熵
+
+.. py:function:: log_prob(value)
+
+对数概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。
+
+.. py:function:: probs(value)
+
+概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。
+
+.. py:function:: kl_divergence(other)
+
+两个分布之间的KL散度。
+
+参数：
+    - **other** (Distribution) - Distribution的实例。
+
+
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/distribution_cn/Normal_cn.rst

+.. _cn_api_distribution_Normal:
+
+Normal
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.distribution.Normal(loc, scale, name=None)
+
+
+
+
+正态分布
+
+数学公式：
+
+.. math::
+
+    pdf(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{Z}e^{\frac {-0.5 (x - \mu)^2}  {\sigma^2} }
+
+    Z = (2 \pi \sigma^2)^{0.5}
+
+上面的数学公式中：
+
+:math:`loc = \mu` : 平均值。
+:math:`scale = \sigma` : 标准差。
+:math:`Z`: 正态分布常量。
+
+参数：
+    - **loc** (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 正态分布平均值。数据类型为int、float32、list、numpy.ndarray或Tensor。
+    - **scale** (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 正态分布标准差。数据类型为int、float32、list、numpy.ndarray或Tensor。
+    - **name** (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+    from paddle.distribution import Normal
+
+    paddle.disable_static()
+    # Define a single scalar Normal distribution.
+    dist = Normal(loc=0., scale=3.)
+    # Define a batch of two scalar valued Normals.
+    # The first has mean 1 and standard deviation 11, the second 2 and 22.
+    dist = Normal(loc=[1., 2.], scale=[11., 22.])
+    # Get 3 samples, returning a 3 x 2 tensor.
+    dist.sample([3])
+
+    # Define a batch of two scalar valued Normals.
+    # Both have mean 1, but different standard deviations.
+    dist = Normal(loc=1., scale=[11., 22.])
+
+    # Complete example
+    value_npdata = np.array([0.8], dtype="float32")
+    value_tensor = paddle.to_tensor(value_npdata)
+
+    normal_a = Normal([0.], [1.])
+    normal_b = Normal([0.5], [2.])
+    sample = normal_a.sample([2])
+    # a random tensor created by normal distribution with shape: [2, 1]
+    entropy = normal_a.entropy()
+    # [1.4189385] with shape: [1]
+    lp = normal_a.log_prob(value_tensor)
+    # [-1.2389386] with shape: [1]
+    p = normal_a.probs(value_tensor)
+    # [0.28969154] with shape: [1]
+    kl = normal_a.kl_divergence(normal_b)
+    # [0.34939718] with shape: [1]
+
+
+.. py:function:: sample(shape, seed=0)
+
+生成指定维度的样本
+
+参数：
+    - **shape** (list) - 1维列表，指定生成样本的维度。数据类型为int32。
+    - **seed** (int) - 长整型数。
+    
+返回：预先设计好维度的张量, 数据类型为float32
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: entropy()
+
+信息熵
+    
+返回：正态分布的信息熵, 数据类型为float32
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: log_prob(value)
+
+对数概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。数据类型为float32或float64。
+    
+返回：对数概率, 数据类型与value相同
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: probs(value)
+
+概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。数据类型为float32或float64。
+    
+返回：概率, 数据类型与value相同
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: kl_divergence(other)
+
+两个正态分布之间的KL散度。
+
+参数：
+    - **other** (Normal) - Normal的实例。
+    
+返回：两个正态分布之间的KL散度, 数据类型为float32
+
+返回类型：Tensor
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/distribution_cn/Uniform_cn.rst

+.. _cn_api_distribution_Uniform:
+
+Uniform
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.distribution.Uniform(low, high, name=None)
+
+
+
+
+均匀分布
+
+概率密度函数（pdf）为：
+
+.. math::
+
+    pdf(x; a, b) = \frac{1}{Z},  a <=x < b
+
+    Z = b - a
+
+上面的数学公式中：
+
+:math:`low = a` 。
+:math:`high = b` 。
+:math:`Z`: 正态分布常量。
+
+参数low和high的维度必须能够支持广播。
+
+参数：
+    - **low** (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 均匀分布的下边界。数据类型为int、float32、list、numpy.ndarray或Tensor。
+    - **high** (int|float|list|numpy.ndarray|Tensor) - 均匀分布的上边界。数据类型为int、float32、list、numpy.ndarray或Tensor。
+    - **name** (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+    from paddle.distribution import Uniform
+
+    paddle.disable_static()
+    # Without broadcasting, a single uniform distribution [3, 4]:
+    u1 = Uniform(low=3.0, high=4.0)
+    # 2 distributions [1, 3], [2, 4]
+    u2 = Uniform(low=[1.0, 2.0], high=[3.0, 4.0])
+    # 4 distributions
+    u3 = Uniform(low=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
+            high=[[1.5, 2.5], [3.5, 4.5]])
+
+    # With broadcasting:
+    u4 = Uniform(low=3.0, high=[5.0, 6.0, 7.0])
+
+    # Complete example
+    value_npdata = np.array([0.8], dtype="float32")
+    value_tensor = paddle.to_tensor(value_npdata)
+
+    uniform = Uniform([0.], [2.])
+
+    sample = uniform.sample([2])
+    # a random tensor created by uniform distribution with shape: [2, 1]
+    entropy = uniform.entropy()
+    # [0.6931472] with shape: [1]
+    lp = uniform.log_prob(value_tensor)
+    # [-0.6931472] with shape: [1]
+    p = uniform.probs(value_tensor)
+    # [0.5] with shape: [1]
+
+
+.. py:function:: sample(shape, seed=0)
+
+生成指定维度的样本
+
+参数：
+    - **shape** (list) - 1维列表，指定生成样本的维度。数据类型为int32。
+    - **seed** (int) - 长整型数。
+    
+返回：预先设计好维度的张量, 数据类型为float32
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: entropy()
+
+信息熵
+    
+返回：均匀分布的信息熵, 数据类型为float32
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: log_prob(value)
+
+对数概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。数据类型为float32或float64。
+    
+返回：对数概率, 数据类型与value相同
+
+返回类型：Tensor
+
+.. py:function:: probs(value)
+
+概率密度函数
+
+参数：
+    - **value** (Tensor) - 输入张量。数据类型为float32或float64。
+    
+返回：概率, 数据类型与value相同
+
+返回类型：Tensor
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/expand_as_cn.rst

@@ -2,6 +2,6 @@
 
 expand_as
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.expand_as
+:doc_source: paddle.tensor.expand_as
 
 

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/expand_cn.rst

@@ -2,6 +2,6 @@
 
 expand
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.expand
+:doc_source: paddle.tensor.expand
 
 

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/normal_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_cn_normal:
+
+normal
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.normal
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/standard_normal_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_cn_standard_normal:
+
+standard_normal
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.standard_normal
+
+

doc/fluid/api_cn/paddle_cn/tile_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_cn_tile: 
+
+tile
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.tile
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst

@@ -23,7 +23,9 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/cast_cn.rst
     tensor_cn/ceil_cn.rst
     tensor_cn/cholesky_cn.rst
+    tensor_cn/chunk_cn.rst
     tensor_cn/clamp_cn.rst
+    tensor_cn/clip_cn.rst
     tensor_cn/concat_cn.rst
     tensor_cn/cond_cn.rst
     tensor_cn/cos_cn.rst
@@ -33,7 +35,11 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/cumsum_cn.rst
     tensor_cn/diag_cn.rst
     tensor_cn/dist_cn.rst
-    tensor_cn/div_cn.rst
+    tensor_cn/divide_cn.rst
+    tensor_cn/floor_divide_cn.rst
+    tensor_cn/remainder_cn.rst
+    tensor_cn/mod_cn.rst
+    tensor_cn/floor_mod_cn.rst
     tensor_cn/dot_cn.rst
     tensor_cn/einsum_cn.rst
     tensor_cn/elementwise_add_cn.rst
@@ -70,6 +76,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/inverse_cn.rst
     tensor_cn/is_empty_cn.rst
     tensor_cn/isfinite_cn.rst
+    tensor_cn/isinf_cn.rst
     tensor_cn/isnan_cn.rst
     tensor_cn/kron_cn.rst
     tensor_cn/l2_normalize_cn.rst
@@ -97,10 +104,13 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/multiplex_cn.rst
     tensor_cn/nonzero_cn.rst
     tensor_cn/norm_cn.rst
+    tensor_cn/normal_cn.rst
     tensor_cn/not_equal_cn.rst
+    tensor_cn/numel_cn.rst
     tensor_cn/ones_cn.rst
     tensor_cn/ones_like_cn.rst
     tensor_cn/pow_cn.rst
+    tensor_cn/prod_cn.rst
     tensor_cn/rand_cn.rst
     tensor_cn/randint_cn.rst
     tensor_cn/randn_cn.rst
@@ -137,6 +147,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/square_cn.rst
     tensor_cn/squeeze_cn.rst
     tensor_cn/stack_cn.rst
+    tensor_cn/standard_normal_cn.rst
     tensor_cn/stanh_cn.rst
     tensor_cn/std_cn.rst
     tensor_cn/strided_slice_cn.rst
@@ -145,12 +156,14 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/t_cn.rst
     tensor_cn/tanh_cn.rst
     tensor_cn/tensordot_cn.rst
+    tensor_cn/tile_cn.rst
     tensor_cn/topk_cn.rst
     tensor_cn/trace_cn.rst
     tensor_cn/transpose_cn.rst
     tensor_cn/tril_cn.rst
     tensor_cn/triu_cn.rst
     tensor_cn/unbind_cn.rst
+    tensor_cn/uniform_cn.rst
     tensor_cn/unique_cn.rst
     tensor_cn/unique_with_counts_cn.rst
     tensor_cn/unsqueeze_cn.rst
@@ -159,3 +172,4 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/where_cn.rst
     tensor_cn/zeros_cn.rst
     tensor_cn/zeros_like_cn.rst
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/argmax_cn.rst

@@ -3,67 +3,42 @@
 argmax
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.argmax(input, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, name=None)
+.. py:function:: paddle.argmax(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None)
 
-:alias_main: paddle.argmax
-:alias: paddle.argmax,paddle.tensor.argmax,paddle.tensor.search.argmax
-:update_api: paddle.fluid.layers.argmax
 
+该OP沿 ``axis`` 计算输入 ``x`` 的最大元素的索引。
 
+参数
+::::::::
+    - **x** （Tensor） - 输入的多维 ``Tensor`` ，支持的数据类型：float32、float64、int16、int32、int64、uint8。
+    - **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 ``x`` 的维度个数， ``axis`` 为负数时，进行计算的 ``axis`` 与 ``axis`` + R 一致。默认值为None, 将会对输入的 `x` 进行平铺展开，返回最大值的索引。
+    - **dtype** （np.dtype|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。
+    - **keepdim** （bool，可选）- 是否保留进行最大值索引操作的轴，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``, 如果设置 :attr:`dtype` 为 `int32` 时，返回的tensor的数据类型为 `int32` ，其它情况将返回的tensor的数据类型为 `int64` 。
 
-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**：
+示例代码
+::::::::
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
      import numpy as np
+     import paddle
 
-    in1 = np.array([[[5,8,9,5],
+     paddle.disable_static()
+     data = [[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]]
+             [6,9,2,4]]
+     x =  paddle.to_tensor(data)
+     out1 = paddle.argmax(x)
+     print(out1.numpy()) # 2
+     out2 = paddle.argmax(x, axis=1)
      print(out2.numpy()) 
-        # [[0 0 0 0]
-        #  [1 1 1 1]
-        #  [0 0 0 1]]
+     # [2 3 1]
+     out3 = paddle.argmax(x, axis=-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]]])
+     # [2 3 1]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/argmin_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_cn_argmin:
+.. _cn_api_tensor_argmin:
 
 argmin
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.argmin
 
+.. py:function:: paddle.argmin(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None)
 
+
+该OP沿 ``axis`` 计算输入 ``x`` 的最小元素的索引。
+
+参数
+::::::::
+    - **x** （Tensor） - 输入的多维 ``Tensor`` ，支持的数据类型：float32、float64、int16、int32、int64、uint8。
+    - **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 ``x`` 的维度个数， ``axis`` 为负数时，进行计算的 ``axis`` 与 ``axis`` + R 一致。默认值为None, 将会对输入的 `x` 进行平铺展开，返回最小值的索引。
+    - **dtype** （np.dtype|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。
+    - **keepdim** （bool，可选）- 是否保留进行最小值索引操作的轴，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``, 如果设置 :attr:`dtype` 为 `int32` 时，返回的tensor的数据类型为 `int32` ，其它情况将返回的tensor的数据类型为 `int64` 。
+
+示例代码
+::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+
+    paddle.disable_static()
+    data = [[5,8,9,5],
+            [0,0,1,7],
+            [6,9,2,4]]
+    x =  paddle.to_tensor(data)
+    out1 = paddle.argmin(x)
+    print(out1.numpy()) # 4
+    out2 = paddle.argmin(x, axis=1)
+    print(out2.numpy()) 
+    # [0 0 2]
+    out3 = paddle.argmin(x, axis=-1)
+    print(out3.numpy()) 
+    # [0 0 2]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/chunk_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_chunk:
+
+chunk
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.chunk(x, chunks, axis=0, name=None)
+
+该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。
+
+**参数**：
+       - **x** (Tensor) - 输入变量，数据类型为bool, float16, float32，float64，int32，int64的多维Tensor。
+       - **chunks** (int) - 如果 ``chunks`` 是一个整数，则表示Tensor平均划分为相同大小子Tensor的数量。
+       - **axis** (int|Tensor，可选) - 整数或者形状为[1]的Tensor，数据类型为int32或int64。表示需要分割的维度。如果 ``axis < 0`` ，则划分的维度为 ``rank(x) + axis`` 。默认值为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：分割后的Tensor列表。
+
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+      import numpy as np
+      import paddle
+      
+      paddle.disable_static()
+      # x is a Tensor which shape is [3, 9, 5]
+      x_np = np.random.random([3, 9, 5]).astype("int32")
+      x = paddle.to_tensor(x_np)
+
+      out0, out1, out22 = paddle.chunk(x, chunks=3, axis=1)
+      # out0.shape [3, 3, 5]
+      # out1.shape [3, 3, 5]
+      # out2.shape [3, 3, 5]
+
+      
+      # axis is negative, the real axis is (rank(x) + axis) which real
+      # value is 1.
+      out0, out1, out2 = paddle.chunk(x, chunks=3, axis=-2)
+      # out0.shape [3, 3, 5]
+      # out1.shape [3, 3, 5]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/clamp_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_clamp:
-
-clamp
--------------------------------
-
-.. py:function:: paddle.clamp(input, min=None, max=None, output=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.clamp
-:alias: paddle.clamp,paddle.tensor.clamp,paddle.tensor.math.clamp
-
-
-
-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：
-
-.. math::
-
-        Out = MIN(MAX(x, min), max) 
-
-参数：
-    - **input** (Variable) – 指定输入为一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64。
-    - **min** (float32|Variable, 可选) - 裁剪的最小值，输入中小于该值的元素将由该元素代替，若参数为空，则不对输入的最小值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor，类型可以为int32，float32，float64，默认值为None。
-    - **max** (float32|Variable, 可选) - 裁剪的最大值，输入中大于该值的元素将由该元素代替，若参数为空，则不对输入的最大值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor，类型可以为int32，float32，float64，默认值为None。
-    - **output** （Variable， 可选）- 输出Tensor或LoDTensor。如果为None，则创建一个新的Tensor作为输出Tensor，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：返回一个和输入形状相同的Tensor。
-
-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([[1.2,3.5],
-                    [4.5,6.4]]).astype('float32')
-    with fluid.dygraph.guard():
-        x1 = fluid.dygraph.to_variable(in1)
-        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]]
-        print(out2.numpy())
-        # [[2.5, 3.5]
-        # [[4.5, 6.4]
-

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/clip_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_clip:
+
+clip
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.clip(x, min=None, max=None, name=None)
+
+:alias_main: paddle.clip
+:alias: paddle.clip,paddle.tensor.clip,paddle.tensor.math.clip
+
+
+
+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：
+
+.. math::
+
+        Out = MIN(MAX(x, min), max) 
+
+参数：
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - min (float32|Tensor, 可选) - 裁剪的最小值，输入中小于该值的元素将由该元素代替，若参数为空，则不对输入的最小值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor，类型可以为int32，float32，float64，默认值为None。
+    - max (float32|Tensor, 可选) - 裁剪的最大值，输入中大于该值的元素将由该元素代替，若参数为空，则不对输入的最大值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor，类型可以为int32，float32，float64，默认值为None。
+    - name (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回：输出Tensor，与 ``x`` 维度相同、数据类型相同。
+
+返回类型：Tensor
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    x = np.array([[1.2,3.5], [4.5,6.4]]).astype('float32')
+    x1 = paddle.to_tensor(x)
+    out1 = paddle.clip(x1, min=3.5, max=5.0)
+    out2 = paddle.clip(x1, min=2.5)
+    print(out1.numpy())
+    # [[3.5, 3.5]
+    # [4.5, 5.0]]
+    print(out2.numpy())
+    # [[2.5, 3.5]
+    # [[4.5, 6.4]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst

@@ -28,16 +28,16 @@ concat
   import paddle
   import numpy as np
   
-  paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode
+  paddle.disable_static()  # Now we are in imperative mode
   in1 = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]])
   in2 = np.array([[11, 12, 13],
                   [14, 15, 16]])
   in3 = np.array([[21, 22],
                   [23, 24]])
-  x1 = paddle.imperative.to_variable(in1)
-  x2 = paddle.imperative.to_variable(in2)
-  x3 = paddle.imperative.to_variable(in3)
+  x1 = paddle.to_tensor(in1)
+  x2 = paddle.to_tensor(in2)
+  x3 = paddle.to_tensor(in3)
   zero = paddle.full(shape=[1], dtype='int32', fill_value=0)
   # When the axis is negative, the real axis is (axis + Rank(x))
   # As follow, axis is -1, Rank(x) is 2, the real axis is 1

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/div_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_div:
-
-div
--------------------------------
-
-.. py:function:: paddle.div(x, y, out=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.div
-:alias: paddle.div,paddle.tensor.div,paddle.tensor.math.div
-:update_api: paddle.fluid.layers.elementwise_div
-
-
-
-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/tensor_cn/divide_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_divide:
+
+divide
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.divide(x, y, 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。
+输入 ``x`` 与输入 ``y`` 必须可以广播为相同形状, 关于广播规则，请参考 :ref:`use_guide_broadcasting`
+
+等式为：
+
+.. math::
+        Out = X / Y
+
+- :math:`X` ：多维Tensor。
+- :math:`Y` ：多维Tensor。
+
+参数：
+        - x（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为float32 、float64、int32或int64。
+        - y（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为float32 、float64、int32或int64。
+        - name（str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+
+返回：   多维 Tensor， 数据类型与 ``x`` 相同，维度为广播后的形状。
+
+返回类型：        Tensor
+
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+        import paddle
+        import numpy as np
+
+        paddle.disable_static()
+        np_x = np.array([2, 3, 4]).astype('float64')
+        np_y = np.array([1, 5, 2]).astype('float64')
+        x = paddle.to_tensor(np_x)
+        y = paddle.to_tensor(np_y)
+        z = paddle.divide(x, y)
+        print(z.numpy())  # [2., 0.6, 2.]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/expand_as_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_cn_expand_as:
+.. _cn_api_tensor_expand_as:
 
 expand_as
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.expand_as
 
+.. py:function:: paddle.expand_as(x, y, name=None)
+
+根据 ``y`` 的形状扩展 ``x`` ，扩展后， ``x`` 的形状和 ``y`` 的形状相同。
+
+``x`` 的维数和 ``y`` 的维数应小于等于6，并且 ``y`` 的维数应该大于等于 ``x`` 的维数。扩展的维度的维度值应该为1。
+
+参数
+:::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。
+    - y (Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状。
+    - name (str，可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor`` ，数据类型与 ``x`` 相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+       import paddle
+       import numpy as np
+               
+       paddle.disable_static()
+       np_data_x = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
+       np_data_y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).astype('int32')
+       data_x = paddle.to_tensor(np_data_x)
+       data_y = paddle.to_tensor(np_data_y)
+       out = paddle.expand_as(data_x, data_y)
+       np_out = out.numpy()
+       # [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/expand_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_cn_expand:
+.. _cn_api_tensor_expand:
 
 expand
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.expand
 
+.. py:function:: paddle.expand(x, shape, name=None)
+
+根据 ``shape`` 指定的形状扩展 ``x`` ，扩展后， ``x`` 的形状和 ``shape`` 指定的形状一致。
+
+``x`` 的维数和 ``shape`` 的元素数应小于等于6，并且 ``shape`` 中的元素数应该大于等于 ``x`` 的维数。扩展的维度的维度值应该为1。
+
+参数
+:::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。
+    - shape (tuple|list|Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状,若 ``shape`` 为list或者tuple，则其中的元素值应该为整数或者1-D Tensor，若 ``shape`` 类型为Tensor，则其应该为1-D Tensor。
+    - name (str，可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor`` ，数据类型与 ``x`` 相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+       import paddle
+       import numpy as np
+               
+       paddle.disable_static()
+       np_data = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
+       data = paddle.to_tensor(np_data)
+       out = paddle.expand(data, [2, 3])
+       np_out = out.numpy()
+       # [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst

@@ -8,9 +8,9 @@ eye
 该OP用来构建二维Tensor(主对角线元素为1，其他元素为0)。
 
 参数：
-    - **num_rows** (int) - 生成二维Tensor的行数，数据类型为非负int32。
-    - **num_columns** (int，可选) - 生成二维Tensor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Tensor的数据类型，可为float16，float32，float64， int32， int64。若为None, 则默认等于float32。
+    - **num_rows** (int) - 生成2-D Tensor的行数，数据类型为非负int32。
+    - **num_columns** (int，可选) - 生成2-D Tensor的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
+    - **dtype** (np.dtype|str， 可选) - 返回Tensor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Tensor。
@@ -25,7 +25,7 @@ eye
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode
+    paddle.disable_static()  # Now we are in imperative mode
     data = paddle.eye(3, dtype='int32')
     # [[1 0 0]
     #  [0 1 0]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/floor_divide_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_floor_divide:
+
+floor_divide
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.floor_divide(x, y, name=None)
+
+该OP是逐元素整除算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素整除，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
+输入 ``x`` 与输入 ``y`` 必须可以广播为相同形状, 关于广播规则，请参考 :ref:`use_guide_broadcasting`
+
+等式为：
+
+.. math::
+        Out = X // Y
+
+- :math:`X` ：多维Tensor。
+- :math:`Y` ：多维Tensor。
+
+参数：
+        - x（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为int32或int64。
+        - y（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为int32或int64。
+        - name（str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+
+返回：   多维 Tensor， 数据类型与 ``x`` 相同，维度为广播后的形状。
+
+返回类型：        Tensor
+
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+        import paddle
+        import numpy as np
+
+        paddle.disable_static()
+        np_x = np.array([2, 3, 8, 7])
+        np_y = np.array([1, 5, 3, 3])
+        x = paddle.to_tensor(np_x)
+        y = paddle.to_tensor(np_y)
+        z = paddle.floor_divide(x, y)
+        print(z.numpy())  # [2, 0, 2, 2]
\ No newline at end of file

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/floor_mod_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_floor_mod:
+
+floor_mod
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.remainder
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst

@@ -7,12 +7,12 @@ full
 
 
 
-该OP创建形状大小为shape并且数据类型为dtype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Tensor，其中元素值均为 ``fill_value`` 。
 
 参数：
     - **shape** (list|tuple|Tensor) – 指定创建Tensor的形状(shape), 数据类型为int32 或者int64。
     - **fill_value** (bool|float|int|Tensor) - 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。若为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。
+    - **dtype** （np.dtype|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，数据类型和dtype相同。
@@ -28,13 +28,13 @@ full
 
     import paddle
 
-    paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode
+    paddle.disable_static()  # Now we are in imperative mode
     data1 = paddle.full(shape=[2,1], fill_value=0, dtype='int64') 
     #[[0]
     # [0]]
 
     # attr shape is a list which contains Tensor.
-    positive_3 = paddle.fill_constant([1], "int32", 2)
+    positive_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 2)
     data3 = paddle.full(shape=[1, positive_2], dtype='float32', fill_value=1.5)
     # [[1.5 1.5]]
 
@@ -46,6 +46,6 @@ full
     
     # attr fill_value is a Tensor.
     val = paddle.fill_constant([1], "float32", 2.0)
-    data5 = paddle.full(shape=[2,1], fill_value=val, dtype='float32') i
+    data5 = paddle.full(shape=[2,1], fill_value=val, dtype='float32')
     # [[2.0] 
     #  [2.0]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst

@@ -11,7 +11,7 @@ full_like
 参数：
     - **x** (Tensor) – 输入Tensor, 输出Tensor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。
+    - **dtype** （np.dtype|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，数据类型和dtype相同。
@@ -27,7 +27,7 @@ full_like
     import paddle
     import numpy as np
     
-    paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode 
+    paddle.disable_static()  # Now we are in imperative mode 
     input = paddle.full(shape=[2, 3], fill_value=0.0, dtype='float32', name='input')
     output = paddle.full_like(input, 2.0)
     # [[2. 2. 2.]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/index_select_cn.rst

@@ -11,7 +11,7 @@ index_select
         
 **参数**：
     - **x** （Tensor）– 输入Tensor。 ``x`` 的数据类型可以是float32，float64，int32，int64。
-    - **index** （Tensor）– 包含索引下标的一维Tensor。
+    - **index** （Tensor）– 包含索引下标的1-D Tensor。
     - **axis**    (int, 可选) – 索引轴，若未指定，则默认选取第0维。
     - **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。
 
@@ -36,8 +36,8 @@ index_select
                          [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]])
         data_index = np.array([0, 1, 1]).astype('int32')
 
-        x = paddle.to_variable(data)
-        index = paddle.to_variable(data_index)
+        x = paddle.to_tensor(data)
+        index = paddle.to_tensor(data_index)
         out_z1 = paddle.index_select(x=x, index=index)
         #[[1. 2. 3. 4.]
         # [5. 6. 7. 8.]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/isfinite_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_cn_isfinite:
+.. _cn_api_tensor_isfinite:
 
 isfinite
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.isfinite
+-----------------------------
 
+.. py:function:: paddle.tensor.isfinite(x, name=None)
 
+返回输入tensor的每一个值是否为 `Finite` （既非 `+/-INF` 也非 `+/-NaN` ）。
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64。
+    - **name** (str, 可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 每个元素是一个bool值，表示输入 `x` 的每个元素是否为 `Finite` （既非 `+/-INF` 也非 `+/-NaN` ）。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+    x_np = np.array([float('-inf'), -2, 3.6, float('inf'), 0, float('-nan'), float('nan')])
+    x = paddle.to_tensor(x_np)
+    out = paddle.tensor.isfinite(x)
+    print(out.numpy())  # [False  True  True False  True False False]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/isinf_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_isinf:
+
+isinf
+-----------------------------
+
+.. py:function:: paddle.tensor.isinf(x, name=None)
+
+返回输入tensor的每一个值是否为 `+/-INF` 。
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64。
+    - **name** (str, 可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 每个元素是一个bool值，表示输入 `x` 的每个元素是否为 `+/-INF` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+    x_np = np.array([float('-inf'), -2, 3.6, float('inf'), 0, float('-nan'), float('nan')])
+    x = paddle.to_tensor(x_np)
+    out = paddle.tensor.isinf(x)
+    print(out.numpy())  # [ True False False  True False False False]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/isnan_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_isnan:
+
 isnan
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+-----------------------------
+
+.. py:function:: paddle.tensor.isnan(x, name=None)
+
+返回输入tensor的每一个值是否为 `+/-NaN` 。
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64。
+    - **name** (str, 可选): 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 每个元素是一个bool值，表示输入 `x` 的每个元素是否为 `+/-NaN` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
+    x_np = np.array([float('-inf'), -2, 3.6, float('inf'), 0, float('-nan'), float('nan')])
+    x = paddle.to_tensor(x_np)
+    out = paddle.tensor.isnan(x)
+    print(out.numpy())  # [False False False False False  True  True]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/linspace_cn.rst

@@ -5,36 +5,32 @@ linspace
 
 .. py:function:: paddle.linspace(start, stop, num, dtype=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.linspace
-:alias: paddle.tensor.linspace, paddle.tensor.creation.linspace
-
-
-
 该OP返回一个Tensor，Tensor的值为在区间start和stop上均匀间隔的num个值，输出Tensor的长度为num。
-
 **注意：该OP不进行梯度计算**
  
 参数：
-    - **start** (float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。
-    - **stop** (float|Tensor) – ``end`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。
+    - **start** (int|float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32，float64，int32 或者int64。
+    - **stop** (int|float|Tensor) – ``stop`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32，float64，int32或者int64。
     - **num** (int|Tensor) – ``num`` 是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是float32或者是float64。如果dtype为None，默认类型为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。
+    - **dtype** (np.dtype|str, 可选) – 输出Tensor的数据类型。数据类型可以是float32，float64，int32，int64。如果dtype的数据类型为None，输出Tensor数据类型为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：输出结果的数据类型是float32或float64，表示等间隔划分结果的1-D Tensor，该Tensor的shape大小为 :math:`[num]` ，在mum为1的情况下，仅返回包含start元素值的Tensor。
-
-返回类型：Variable
+返回：表示等间隔划分结果的1-D Tensor，该Tensor的shape大小为 :math:`[num]` ，在mum为1的情况下，仅返回包含start元素值的Tensor。
 
 抛出异常：
-    - ``TypeError`` - 当start或者stop的数据类型不是float32或者float64。
-    - ``TypeError`` - 当num的数据类型不是float32或者float64。
-    - ``TypeError`` - 当dtype的类型不是float32或者float64。
+    - ``TypeError`` - 当 ``start`` 或者 ``stop`` 的数据类型不是float32，float64，int32或者int64。
+    - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 的类型不是float32，float64，int32或者int64。
+    - ``TypeError`` - ``num`` 的类型必须是int当 ``num`` 不是Tensor的时候。
+    - ``TypeError`` - ``num`` 的数据类型必须是int32当 ``num`` 是Tensor的时候。
+
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
       import paddle
+      
+      paddle.disable_static()
       data = paddle.linspace(0, 10, 5, dtype='float32') # [0.0,  2.5,  5.0,  7.5, 10.0]
       data = paddle.linspace(0, 10, 1, dtype='float32') # [0.0]
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/logsumexp_cn.rst

@@ -3,52 +3,35 @@
 logsumexp
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.math.logsumexp(x, dim=None, keepdim=False, out=None, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.math.logsumexp(x, axis=None, keepdim=False, name=None)
 
-:alias_main: paddle.logsumexp
-:alias: paddle.logsumexp,paddle.tensor.logsumexp,paddle.tensor.math.logsumexp
-
-
-
-该OP对输入Tensor的元素以e为底做指数运算，然后根据指定维度做求和之后取自然对数
+该OP沿着 ``axis`` 计算 ``x`` 的以e为底的指数的和的自然对数。计算公式如下：
 
 .. math::
    logsumexp(x) = \log\sum exp(x)
 
-参数：
-          - **x** （Variable）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64
-          - **dim** （list | int ，可选）- 求和运算的维度。如果为None，则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
-          - **keep_dim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
-          - **out** （Variable ， 可选）- 显示指定的输出变量
-          - **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。
+参数
+::::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64 。
+    - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度，则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0，则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None，则对 ``x`` 的全部元素计算平均值。默认值为None。
+    - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True，则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
-返回：  Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，沿着 ``axis`` 进行logsumexp计算的结果，数据类型和 ``x`` 相同。
 
-返回类型：Variable
-
-**代码示例1**
+代码示例
+::::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
     import numpy as np
 
-    with fluid.dygraph.guard():
-      np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [10]).astype(np.float32)
-      x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
-      print(paddle.logsumexp(x).numpy())
-
-**代码示例2**
-
-..  code-block:: python
-
-    import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-    import numpy as np
+    paddle.disable_static()
 
-    with fluid.dygraph.guard():
-        np_x = np.random.uniform(0.1, 1, [2, 3, 4]).astype(np.float32)
-        x = fluid.dygraph.to_variable(np_x)
-        print(paddle.logsumexp(x, dim=1).numpy())
-        print(paddle.logsumexp(x, dim=[0, 2]).numpy())
+    x = np.array([[-1.5, 0., 2.], [3., 1.2, -2.4]])
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    out1 = paddle.logsumexp(x) # [3.4691226]
+    out2 = paddle.logsumexp(x, 1) # [2.15317821, 3.15684602]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/mod_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_mod:
+
+mod
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.tensor.remainder
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/normal_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_normal:
+
+normal
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.normal(mean=0.0, std=1.0, shape=None, name=None)
+
+
+该OP返回符合正态分布（均值为 ``mean`` ，标准差为 ``std`` 的正态随机分布）的随机Tensor。
+
+如果 ``mean`` 是Tensor，则输出Tensor和 ``mean`` 具有相同的形状和数据类型。
+如果 ``mean`` 不是Tensor，且 ``std`` 是Tensor，则输出Tensor和 ``std`` 具有相同的形状和数据类型。
+如果 ``mean`` 和 ``std`` 都不是Tensor，则输出Tensor的形状为 ``shape``，数据类型为float32。
+
+如果 ``mean`` 和 ``std`` 都是Tensor，则 ``mean`` 和 ``std`` 的元素个数应该相同。
+
+参数
+::::::::::
+    - mean (float|Tensor, 可选) - 输出Tensor的正态分布的平均值。如果 ``mean`` 是float，则表示输出Tensor中所有元素的正态分布的平均值。如果 ``mean`` 是Tensor(支持的数据类型为float32、float64)，则表示输出Tensor中每个元素的正态分布的平均值。默认值为0.0
+    - std (float|Tensor, 可选) - 输出Tensor的正态分布的标准差。如果 ``std`` 是float，则表示输出Tensor中所有元素的正态分布的标准差。如果 ``std`` 是Tensor(支持的数据类型为float32、float64)，则表示输出Tensor中每个元素的正态分布的标准差。默认值为0.0
+    - shape (list|tuple|Tensor, 可选) - 生成的随机Tensor的形状。如果 ``shape`` 是list、tuple，则其中的元素可以是int，或者是形状为[1]且数据类型为int32、int64的Tensor。如果 ``shape`` 是Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。如果 ``mean`` 或者 ``std`` 是Tensor，输出Tensor的形状和 ``mean`` 或者 ``std`` 相同(此时 ``shape`` 无效)。默认值为None。
+    - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+::::::::::
+  Tensor：符合正态分布（均值为 ``mean`` ，标准差为 ``std`` 的正态随机分布）的随机Tensor。
+
+示例代码
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    out1 = paddle.normal(shape=[2, 3])
+    # [[ 0.17501129  0.32364586  1.561118  ]
+    #  [-1.7232178   1.1545963  -0.76156676]]
+
+    mean_tensor = paddle.to_tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]))
+    out2 = paddle.normal(mean=mean_tensor)
+    # [ 0.18644847 -1.19434458  3.93694787]
+
+    std_tensor = paddle.to_tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]))
+    out3 = paddle.normal(mean=mean_tensor, std=std_tensor)
+    # [1.00780561 3.78457445 5.81058198]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/numel_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_numel:
+
+numel
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.numel(x)
+
+
+该OP返回一个长度为1并且元素值为输入 ``x`` 元素个数的Tensor。
+
+参数：
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型为int32，int64， float16, float32, float64, int32, int64 。
+
+返回: 返回长度为1并且元素值为 ``x`` 元素个数的Tensor。
+
+
+抛出异常：
+    - ``TypeError`` - 当 ``x`` 不是Tensor或者 ``x`` 的数据类型不是bool、float16、float32、float64、int32或int64中的一个的时候
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+        
+    paddle.disable_static()
+    x = paddle.full(shape=[4, 5, 7], fill_value=0, dtype='int32')
+    numel = paddle.numel(x) # 140
+    

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst

@@ -11,7 +11,7 @@ ones
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。如果 ``dtype`` 为None，默认数据类型为float32。
+    - **dtype** (np.dtype|str， 可选) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。如果 ``dtype`` 为None，默认数据类型为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：值全为1的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。
@@ -27,7 +27,7 @@ ones
 
     import paddle
     
-    paddle.enable_imperative()
+    paddle.disable_static()
     
     #default dtype for ones OP
     data1 = paddle.ones(shape=[3, 2]) 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/prod_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_prod:
+
+prod
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.prod(x, axis=None, keepdim=False, dtype=None, name=None)
+
+
+
+对指定维度上的Tensor元素进行求乘积运算，并输出相应的计算结果。
+
+参数：
+    - **x** (Tensor) - 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - **axis** (int|list|tuple，可选) - 求乘积运算的维度。如果是None，则计算所有元素的乘积并返回包含单个元素的Tensor，否则该参数必须在 :math:`[-x.ndim, x.ndim)` 范围内。如果 :math:`axis[i] < 0` ，则维度将变为 :math:`x.ndim + axis[i]` ，默认为None。
+    - **keepdim** (bool，可选) - 是否在输出 `Tensor` 中保留减小的维度。如 `keepdim` 为True，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
+    - **dtype** (str，可选) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64、float32、float64。如果指定了该参数，那么在执行操作之前，输入Tensor将被转换为dtype类型. 这对于防止数据类型溢出非常有用。若参数为空，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认为：None。
+    - **name** （str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回：指定axis上累乘的结果的Tensor。
+    
+抛出异常：
+    - :code:`ValueError`：``dtype`` 的数据类型不是float32、float64、int32或int64时。
+    - :code:`ValueError`：``axis`` 的数据类型不是int、list或tuple时
+    
+**代码示例**：
+    
+.. code-block:: python 
+    
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+    
+    # the axis is a int element
+    data_x = np.array([[0.2, 0.3, 0.5, 0.9],
+                 [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]).astype(np.float32)
+    x = paddle.to_tensor(data_x)
+    out1 = paddle.prod(x)
+    print(out1.numpy())
+    # [0.0002268]
+    
+    out2 = paddle.prod(x, -1)
+    print(out2.numpy())
+    # [0.027  0.0084]
+
+    out3 = paddle.prod(x, 0)
+    print(out3.numpy())
+    # [0.02 0.06 0.3  0.63]
+    print(out3.numpy().dtype)
+    # float32
+
+    out4 = paddle.prod(x, 0, keepdim=True)
+    print(out4.numpy())
+    # [[0.02 0.06 0.3  0.63]]
+
+    out5 = paddle.prod(x, 0, dtype='int64')
+    print(out5.numpy())
+    # [0 0 0 0]
+    print(out5.numpy().dtype)
+    # int64
+
+    # the axis is list
+    data_y = np.array([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
+                       [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]])
+    y = paddle.to_tensor(data_y)
+    out6 = paddle.prod(y, [0, 1])
+    print(out6.numpy())
+    # [105. 384.]
+
+    out7 = paddle.prod(y, (1, 2))
+    print(out7.numpy())
+    # [  24. 1680.]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/remainder_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_remainder:
+
+remainder
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.remainder(x, y, name=None)
+
+该OP是逐元素取模算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素取模，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
+输入 ``x`` 与输入 ``y`` 必须可以广播为相同形状, 关于广播规则，请参考 :ref:`use_guide_broadcasting`
+
+等式为：
+
+.. math::
+        Out = X \% Y
+
+- :math:`X` ：多维Tensor。
+- :math:`Y` ：多维Tensor。
+
+参数：
+        - x（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为float32 、float64、int32或int64。
+        - y（Tensor）- 多维Tensor。数据类型为float32 、float64、int32或int64。
+        - name（str，可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+
+返回：   多维 Tensor， 数据类型与 ``x`` 相同，维度为广播后的形状。
+
+返回类型：        Tensor
+
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+        import paddle
+        import numpy as np
+        paddle.disable_static()
+        np_x = np.array([2, 3, 8, 7])
+        np_y = np.array([1, 5, 3, 3])
+        x = paddle.to_tensor(np_x)
+        y = paddle.to_tensor(np_y)
+        z = paddle.remainder(x, y)
+        print(z.numpy())  # [0, 3, 2, 1]
\ No newline at end of file

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/reshape_cn.rst

@@ -2,6 +2,68 @@
 
 reshape
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.reshape
 
+.. py:function::  paddle.reshape(x, shape, name=None)
 
+:alias_main: paddle.reshape
+:alias: paddle.reshape,paddle.tensor.reshape,paddle.tensor.manipulation.reshape
+
+
+该OP在保持输入 ``x`` 数据不变的情况下，改变 ``x`` 的形状。
+
+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]，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。
+
+
+参数：
+  - **x** （Tensor）- 多维 ``Tensor``，数据类型为 ``float32``，``float64``，``int32``，或 ``int64``。
+  - **shape** （list|tuple|Tensor）- 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 ``Tensor``，则是1-D的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。
+  - **name** （str，可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置。默认值： ``None``。
+
+返回：
+:::::::::
+``Tensor``, 改变形状后的 ``Tensor``，数据类型与 ``x`` 相同。
+
+
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`：``starts`` 的类型应该是list、tuple 或 Tensor。
+    - :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**
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+
+    paddle.disable_static()
+
+    data = np.random.random([2, 4, 6]).astype("float32")
+    x = paddle.to_tensor(data)
+
+    positive_four = paddle.fill_constant([1], "int32", 4)
+
+    out_1 = paddle.reshape(x, [-1, 0, 3, 2])
+    # the shape of out_1 is [2,4,3,2].
+
+    out_2 = paddle.reshape(x, shape=[positive_four, 12])
+    # the shape of out_2 is [4, 12].
+
+    shape_tensor = paddle.to_tensor(np.array([8, 6]).astype("int32"))
+    out_3 = paddle.reshape(x, shape=shape_tensor)
+    # the shape of out_2 is [8, 6].

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/sign_cn.rst

-.. _cn_api_tensor_cn_sign:
+.. _cn_api_tensor_sign:
 
 sign
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.sign
 
+.. py:function:: paddle.sign(x, name=None)
+
+此OP对输入x中每个元素进行正负判断，并且输出正负判断值：1代表正，-1代表负，0代表零。
+
+参数：
+    - **x** (Tensor) – 进行正负值判断的多维Tensor，数据类型为 float16， float32或float64。
+    - **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：输出正负号Tensor，数据的shape大小及数据类型和输入 ``x`` 一致。
+
+返回类型：Tensor
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+
+    data = np.array([3.0, 0.0, -2.0, 1.7], dtype='float32')
+    paddle.disable_static()
+    x = paddle.to_tensor(data)
+    out = paddle.sign(x=x)
+    print(out)  # [1.0, 0.0, -1.0, 1.0]
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/split_cn.rst

@@ -17,7 +17,7 @@ split
 返回：分割后的Tensor列表。
 
 抛出异常：
-    - :code:`TypeError`：``x`` 的数据类型不是float16、float32、float64、int32或int64时 。
+    - :code:`TypeError`：``x`` 的数据类型不是bool、float16、float32、float64、int32或int64时 。
     - :code:`TypeError`：``num_or_sections`` 不是int、list 或 tuple时。
     - :code:`TypeError`：``axis`` 不是 int 或 Tensor时。当 ``axis`` 为Tensor，其数据类型不是int32或int64时。
 
@@ -28,10 +28,10 @@ split
     import numpy as np
     import paddle
     
-    paddle.enable_imperative()
+    paddle.disable_static()
     # x is a Tensor which shape is [3, 9, 5]
     x_np = np.random.random([3, 9, 5]).astype("int32")
-    x = paddle.imperative.to_variable(x_np)
+    x = paddle.to_tensor(x_np)
 
     out0, out1, out22 = paddle.split(x, num_or_sections=3, axis=1)
     # out0.shape [3, 3, 5]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/standard_normal_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_random_standard_normal:
+
+standard_normal
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.standard_normal(shape, dtype=None, name=None)
+
+
+该OP返回符合标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态随机分布）的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+参数
+::::::::::
+  - **shape** (list|tuple|Tensor) - 生成的随机Tensor的形状。如果 ``shape`` 是list、tuple，则其中的元素可以是int，或者是形状为[1]且数据类型为int32、int64的Tensor。如果 ``shape`` 是Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。
+  - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为float32。默认值为None.
+  - **name** (str, 可选) - 输出的名字。一般无需设置，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
+::::::::::
+  Tensor：符合标准正态分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+抛出异常
+::::::::::
+  - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
+  - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
+
+示例代码
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
+    result_1 = paddle.standard_normal(shape=[2, 3])
+    # [[-2.923464  ,  0.11934398, -0.51249987],
+    #  [ 0.39632758,  0.08177969,  0.2692008 ]]
+
+    # example 2: attr shape is a list which contains Tensor.
+    dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2)
+    dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3)
+    result_2 = paddle.standard_normal(shape=[dim_1, dim_2, 2])
+    # [[[-2.8852394 , -0.25898588],
+    #   [-0.47420555,  0.17683524],
+    #   [-0.7989969 ,  0.00754541]],
+    #  [[ 0.85201347,  0.32320443],
+    #   [ 1.1399018 ,  0.48336947],
+    #   [ 0.8086993 ,  0.6868893 ]]]
+
+    # example 3: attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
+    var_shape = paddle.to_tensor(np.array([2, 3]))
+    result_3 = paddle.standard_normal(var_shape)
+    # [[-2.878077 ,  0.17099959,  0.05111201]
+    #  [-0.3761474, -1.044801  ,  1.1870178 ]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/std_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_std:
+
 std
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.std(input, axis=None, keepdim=False, unbiased=True, out=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.std
-:alias: paddle.std,paddle.tensor.std,paddle.tensor.stat.std
-
-
+.. py:function:: paddle.std(x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None)
 
-根据指定的axis计算input的标准差。
+沿给定的轴 ``axis`` 计算 ``x`` 中元素的标准差。
 
-参数：
-    - **input** (Variable) - 数据类型为float32,float64。要计算标准差的输入。
-    - **axis** (list|int, 可选) - 根据axis计算标准差。如果设为 `None`，计算 :attr:`input` 的所有元素的标准差并返回shape为[1]的单个结果。如果不是 `None`, 则设定的axis的值必须在 :math:`[-rank(input), rank(input))` 范围内。 如果 :math:`axis[i] < 0`, 则要计算的axis是 :math:`rank(input) + axis[i]`。
-    - **keepdim** (bool, 可选) - 是否在输出中保留减小的维度。如 keep_dim 为False，输出张量的维度将比输入张量小， 为True时则维度相同。默认值：False。
-    - **unbiased** (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算标准差。使用 :math:`N` 来代表在axis上的维度，如果 unbiased 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为False时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值：True。
-    - **out** (Variable, 可选) - 如果out不是None, 则将标准差结果存储在out中。默认值：None。
-    - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
+参数
+::::::::::
+   - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。
+   - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度，则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0，则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None，则对 ``x`` 的全部元素计算标准差。默认值为None。
+   - unbiased (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算标准差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 ``unbiased`` 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值为True。
+   - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True，则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
+   - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，沿着 ``axis`` 进行标准差计算的结果，数据类型和 ``x`` 相同。
 
-返回: 计算出来的标准差。
-
-返回类型: Variable（Tensor) ，数据类型和 :attr:`input` 相同。如果 :attr:`out = None`, 返回包含标准差的新Variable , 否则的话返回 :attr:`out` 的引用。
-
-**代码示例**
+代码示例
+::::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-    # x is a Tensor variable with following elements:
-    #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
-    #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
-    # Each example is followed by the corresponding output tensor.
-    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 4], dtype='float32')
-    paddle.std(x)  # [0.28252685] 
-    paddle.std(x, axis=[0])  # [0.0707107, 0.07071075, 0.07071064, 0.1414217]
-    paddle.std(x, axis=[-1])  # [0.30956957, 0.29439208]
+    import numpy as np
+    
+    paddle.disable_static()
+
+    x = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    out1 = paddle.std(x)
+    # [1.63299316]
+    out2 = paddle.std(x, axis=1)
\ No newline at end of file
+    # [1.       2.081666]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/sum_cn.rst

@@ -3,47 +3,45 @@
 sum
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.sum(input, dim=None, dtype=None, keep_dim=False, name=None)
-
-:alias_main: paddle.sum
-:alias: paddle.sum,paddle.tensor.sum,paddle.tensor.math.sum
-:update_api: paddle.fluid.layers.reduce_sum
-
-
+.. py:function:: paddle.sum(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None)
 
 该OP是对指定维度上的Tensor元素进行求和运算，并输出相应的计算结果。
 
 参数：
-    - **input** （Variable）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
-    - **dim** （list | int ，可选）- 求和运算的维度。如果为None，则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
+    - **x** （Tensor）- 输入变量为多维Tensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
+    - **axis** （int | list | tuple ，可选）- 求和运算的维度。如果为None，则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(x),rank(x)]` 范围内。如果 :math:`axis [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+axis[i]` ，默认值为None。
     - **dtype** （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。
-    - **keep_dim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
+    - **keepdim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keepdim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，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：  在指定dim上进行求和运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
+返回：
+  ``Tensor``，在指定维度上进行求和运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
 
-返回类型：  变量（Variable）
 
 **代码示例**
 
 ..  code-block:: python
 
+    import numpy as np
     import paddle
-      import paddle.fluid as fluid
-      # x是一个Tensor，元素如下:
+    paddle.disable_static()
+
+    # x is a Tensor variable with following elements:
     #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
     #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
-      # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
-      x = fluid.data(name='x', shape=[2, 4], dtype='float32')
+    # Each example is followed by the corresponding output tensor.
+    x_data = np.array([[0.2, 0.3, 0.5, 0.9],[0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]).astype('float32')
+    x = paddle.to_tensor(x_data)
     out1 = paddle.sum(x)  # [3.5]
-      out2 = paddle.sum(x, dim=0)  # [0.3, 0.5, 1.1, 1.6]
-      out3 = paddle.sum(x, dim=-1)  # [1.9, 1.6]
-      out4 = paddle.sum(x, dim=1, keep_dim=True)  # [[1.9], [1.6]]
+    out2 = paddle.sum(x, axis=0)  # [0.3, 0.5, 1.1, 1.6]
+    out3 = paddle.sum(x, axis=-1)  # [1.9, 1.6]
+    out4 = paddle.sum(x, axis=1, keepdim=True)  # [[1.9], [1.6]]
 
-      # y 是一个shape为[2, 2, 2]的Tensor元素如下:
+    # y is a Tensor variable with shape [2, 2, 2] and elements as below:
     #      [[[1, 2], [3, 4]],
     #      [[5, 6], [7, 8]]]
-      # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
-      y = fluid.data(name='y', shape=[2, 2, 2], dtype='float32')
-      out5 = paddle.sum(y, dim=[1, 2]) # [10, 26]
-      out6 = paddle.sum(y, dim=[0, 1]) # [16, 20]
+    # Each example is followed by the corresponding output tensor.
+    y_data = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]).astype('float32')
+    y = paddle.to_tensor(y_data)
+    out5 = paddle.sum(y, axis=[1, 2]) # [10, 26]
+    out6 = paddle.sum(y, axis=[0, 1]) # [16, 20]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/tanh_cn.rst

@@ -3,12 +3,7 @@
 tanh
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tanh(x, name=None, out=None)
-
-:alias_main: paddle.tanh
-:alias: paddle.tanh,paddle.tensor.tanh,paddle.tensor.math.tanh
-:update_api: paddle.fluid.layers.tanh
-
+.. py:function:: paddle.tanh(x, name=None)
 
 
 tanh 激活函数
@@ -16,31 +11,27 @@ tanh 激活函数
 .. math::
     out = \frac{e^{x} - e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}}
 
-
 参数:
 
-    - **x** (Variable) - 支持任意维度的Tensor。数据类型为float32，float64或float16。
-    - **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。
-    - **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。
+    - **x** (Tensor) - Tanh算子的输入, 多维Tensor，数据类型为 float16，float32或float64。
+    - **name** (str, 可选) - 该层名称（可选，默认为None）。具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回: tanh的输出Tensor，和输入有着相同类型和shape。
 
-返回：返回类型为Variable(Tensor|LoDTensor)， 数据类型同输入一致。
+返回类型: Tensor
 
 **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.tanh(inputs)
+    import numpy as np
 
-        exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
-        exe.run(fluid.default_startup_program())
+    paddle.disable_static()
 
-        img = np.array([0, 0.5, 0.3]).astype(np.float32)
+    x_data = np.array([-0.4, -0.2, 0.1, 0.3])
+    x = paddle.to_tensor(x_data)
+    out = paddle.tanh(x)
+    print(out.numpy())
+    # [-0.37994896 -0.19737532  0.09966799  0.29131261]
 
-        res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':img}, fetch_list=[output])
-        print(res)
-        # [array([0., 0.46211717, 0.2913126], dtype=float32)]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/tile_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_tile: 
+
+tile
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.tile(x, repeat_times, name=None)
+
+根据参数 ``repeat_times`` 对输入 ``x`` 的各维度进行复制。
+
+``x`` 的维数和 ``repeat_times`` 中的元素数量应小于等于6，并且repeat_times中的元素数量应该小于等于6。
+
+参数
+:::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。
+    - repeat_times (list|tuple|Tensor) - 指定输入 ``x`` 每个维度的复制次数。如果 ``repeat_times`` 的类型是list或tuple，它的元素可以是整数或者数据类型为int32的1-D Tensor。如果 ``repeat_times`` 的类型是Tensor，则是数据类型为int32的1-D Tensor。
+    - name (str，可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor`` ，数据类型与 ``x`` 相同。返回值的第i维的大小等于 ``x[i] * repeat_times[i]`` 。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    
+    paddle.disable_static()
+    np_data = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
+    data = paddle.to_tensor(np_data)
+    out = paddle.tile(data, repeat_times=[2, 1])
+    np_out = out.numpy()
+    # [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
+    
+    out = paddle.tile(data, repeat_times=[2, 2])
+    np_out = out.numpy()
+    # [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]
+    
+    np_repeat_times = np.array([2, 1]).astype("int32")
+    repeat_times = paddle.to_tensor(np_repeat_times)
+    out = paddle.tile(data, repeat_times=repeat_times)
+    np_out = out.numpy()
+    # [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/uniform_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_uniform:
+
+uniform
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.uniform(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0, name=None)
+
+
+
+
+该OP返回数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+::
+
+    示例1:
+             给定：
+                 shape=[1,2]
+             则输出为：
+                 result=[[0.8505902, 0.8397286]]
+
+参数：
+    - **shape** (list|tuple|Tensor) - 生成的随机Tensor的形状。如果 ``shape`` 是list、tuple，则其中的元素可以是int，或者是形状为[1]且数据类型为int32、int64的Tensor。如果 ``shape`` 是Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。
+    - **dtype** (str|np.dtype， 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。
+    - **min** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的下限，min包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为-1.0。
+    - **max** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的上限，max不包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为1.0。
+    - **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。支持的数据类型：int。默认为 0。
+    - **name** (str, 可选) - 输出的名字。一般无需设置，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：
+    Tensor：数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+抛出异常：
+    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+
+    paddle.disable_static()
+
+    # example 1:
+    # attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
+    result_1 = paddle.uniform(shape=[3, 4])
+    # [[ 0.84524226,  0.6921872,   0.56528175,  0.71690357],
+    #  [-0.34646994, -0.45116323, -0.09902662, -0.11397249],
+    #  [ 0.433519,    0.39483607, -0.8660099,   0.83664286]]
+
+    # example 2:
+    # attr shape is a list which contains Tensor.
+    dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2)
+    dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3)
+    result_2 = paddle.uniform(shape=[dim_1, dim_2])
+    # [[-0.9951253,   0.30757582, 0.9899647 ],
+    #  [ 0.5864527,   0.6607096,  -0.8886161 ]]
+
+    # example 3:
+    # attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
+    shape = np.array([2, 3])
+    shape_tensor = paddle.to_tensor(shape)
+
+    result_3 = paddle.uniform(shape_tensor)
+    # if shape_tensor's value is [2, 3]
+    # result_3 is:
+    # [[-0.8517412,  -0.4006908,   0.2551912 ],
+    #  [ 0.3364414,   0.36278176, -0.16085452]]
+
+
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/var_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_var:
+
 var
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.var(input, axis=None, keepdim=False, unbiased=True, out=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.var
-:alias: paddle.var,paddle.tensor.var,paddle.tensor.stat.var
-
-
+.. py:function:: paddle.var(x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None)
 
- 沿给定的轴 axis 计算输入变量所有元素的方差。
+沿给定的轴 ``axis`` 计算 ``x`` 中元素的方差。
 
-  参数：
-     - **input** (Variable) - 要计算方差的输入变量，支持的数据类型为 float32 或 float64。
-     - **axis** (list|int, 可选) - 给定的轴。如果设为 `None`，计算 :attr:`input` 的所有元素的方差并返回形状为 [1] 的单个结果。如果非 `None`, 则给定的 axis 的值必须在 :math:`[-rank(input), rank(input))` 范围内。 如果 :math:`axis[i] < 0`, 则实际的 axis 是 :math:`rank(input) + axis[i]`。
-     - **keepdim** (bool, 可选) - 是否在输出中保留被规约的维度。如 keep_dim 为False，输出张量的维度将比输入张量小， 为True时则维度相同。默认值：False。
-     - **unbiased** (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算方差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 unbiased 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值：True。
-     - **out** (Variable, 可选) - 如果out不是None, 则将方差结果存储在 out 中。默认值：None。
-     - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
+参数
+::::::::::
+   - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。
+   - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度，则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0，则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None，则对 ``x`` 的全部元素计算方差。默认值为None。
+   - unbiased (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算方差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 ``unbiased`` 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值为True。
+   - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True，则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
+   - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，沿着 ``axis`` 进行方差计算的结果，数据类型和 ``x`` 相同。
 
-  返回: 计算出来的方差。
+代码示例
+::::::::::
 
-  返回类型: Variable（Tensor) ，数据类型和 :attr:`input` 相同。如果 :attr:`out = None`, 返回包含方差的新 Variable , 否则返回 :attr:`out` 的引用。
+.. code-block:: python
 
-  **代码示例**
+   import paddle
+   import numpy as np
    
-  .. code-block:: python
+   paddle.disable_static()
 
-        import numpy as np
-        import paddle
-        import paddle.fluid.dygraph as dg
-        a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]).astype("float32")
-        with dg.guard():
-            data = dg.to_variable(a)
-            variance = paddle.var(data, axis=[1])
-            print(variance.numpy())   
-            # [0.5 0.5] 
+   x = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
+   x = paddle.to_tensor(x)
+   out1 = paddle.var(x)
+   # [2.66666667]
+   out2 = paddle.var(x, axis=1)
+   # [1.         4.33333333]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst

@@ -25,7 +25,7 @@ zeros
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    paddle.enable_imperative()  # Now we are in imperative mode
+    paddle.disable_static()  # Now we are in imperative mode
     data = paddle.zeros(shape=[3, 2], dtype='float32') 
     # [[0. 0.]
     #  [0. 0.]