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doc/fluid/api_cn/layers_cn/anchor_generator_cn.rst

@@ -7,7 +7,7 @@ anchor_generator
 
 **Anchor generator operator**
 
-为Faster RCNN算法生成anchor，输入的每一位产生N个anchor，N=size(anchor_sizes)*size(aspect_ratios)。生成anchor的顺序首先是aspect_ratios循环，然后是anchor_sizes循环。
+为RCNN算法生成anchor，输入的每一位产生N个anchor，N=size(anchor_sizes)*size(aspect_ratios)。生成anchor的顺序首先是aspect_ratios循环，然后是anchor_sizes循环。
 
 参数：
     - **input** (Variable) - 维度为[N,C,H,W]的4-D Tensor。数据类型为float32或float64。
@@ -16,7 +16,7 @@ anchor_generator
     - **variance** (list|tuple，可选) - 变量，在框回归delta中使用，数据类型为float32。默认值为[0.1,0.1,0.2,0.2]。
     - **stride** (list|tuple，可选) - anchor在宽度和高度方向上的步长，比如[16.0,16.0]，数据类型为float32。默认值为None。
     - **offset** (float32，可选) - 先验框的中心位移。默认值为0.5
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：
 
@@ -40,4 +40,4 @@ anchor_generator
     aspect_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
     variance=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
     stride=[16.0, 16.0],
-    offset=0.5)
\ No newline at end of file
+    offset=0.5)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/bipartite_match_cn.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ bipartite_match
                 - **dist_matrix** （Variable）- 维度为：[K,M]的2-D LoDTensor，数据类型为float32或float64。它是由每行和每列来表示实体之间的成对距离矩阵。例如，假设一个实体是具有形状[K]的A，另一个实体是具有形状[M]的B. dist_matrix [i] [j]是A[i]和B[j]之间的距离。距离越大，匹配越好。注意：此张量可以包含LoD信息以表示一批输入。该批次的一个实例可以包含不同数量的实体。
                 - **match_type** （str，可选）- 匹配方法的类型，应为'bipartite'或'per_prediction'。默认值为None，即'bipartite'。
                 - **dist_threshold** （float32，可选）- 如果match_type为'per_prediction'，则此阈值用于根据最大距离确定额外匹配的bbox，默认值为None，即0.5。
-                - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：
 
@@ -37,4 +37,4 @@ bipartite_match
          x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4], dtype='float32')
          y = fluid.layers.data(name='y', shape=[4], dtype='float32')
          iou = fluid.layers.iou_similarity(x=x, y=y)
-         matched_indices, matched_dist = fluid.layers.bipartite_match(iou)
\ No newline at end of file
+         matched_indices, matched_dist = fluid.layers.bipartite_match(iou)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/box_clip_cn.rst

@@ -25,7 +25,7 @@ box_clip
 参数：
     - **input** (Variable)  – 维度为[N_1, N_2, ..., N_k, 4]的多维Tensor，其中最后一维为box坐标维度。数据类型为float32或float64。
     - **im_info** (Variable)  – 维度为[N, 3]的2-D Tensor，N为输入图片个数。具有（高度height，宽度width，比例scale）图像的信息，其中高度和宽度是输入大小，比例是输入大小和原始大小的比率。数据类型为float32或float64。
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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： 表示剪切后的检测框的Tensor或LoDTensor，数据类型为float32或float64，形状与输入检测框相同
 
@@ -41,4 +41,4 @@ box_clip
         name='boxes', shape=[8, 4], dtype='float32', lod_level=1)
     im_info = fluid.layers.data(name='im_info', shape=[3])
     out = fluid.layers.box_clip(
-        input=boxes, im_info=im_info)
\ No newline at end of file
+        input=boxes, im_info=im_info)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/box_coder_cn.rst

@@ -46,7 +46,7 @@ Bounding Box Coder
     - **target_box** (Variable) - 数据类型为float，double的Tensor或者LoDTensor，当code_type为‘encode_center_size’，输入是二维LoDTensor，维度为[N,4]，N为目标框的个数，目标框的格式与先验框相同。当code_type为‘decode_center_size’，输>入为3-D Tensor，维度为[N,M,4]。通常N表示产生检测框的个数，M表示类别数。此时目标框为偏移量。
     - **code_type** (str) - 编码类型用目标框，可以是encode_center_size或decode_center_size，默认值为`encode_center_size`
     - **box_normalized** (bool) - 先验框坐标是否正则化，即是否在[0, 1]区间内。默认值为true
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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。
     - **axis**  (int32) – 在PriorBox中为axis指定的轴broadcast以进行框解码，例如，如果axis为0，TargetBox具有形状[N，M，4]且PriorBox具有形状[M，4]，则PriorBox将broadcast到[N，M，4]用于解码。仅在code_type为decode_center_size时有效。默认值为0
 
 
@@ -91,4 +91,4 @@ Bounding Box Coder
                                     target_box=target_box_decode,
                                     code_type="decode_center_size",
                                     box_normalized=False,
-                                    axis=1)
\ No newline at end of file
+                                    axis=1)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/box_decoder_and_assign_cn.rst

@@ -32,7 +32,7 @@ box decode过程得出decode_box，然后分配方案如下所述：
    - **target_box** （Variable） - 维度为[N,classnum * 4]的2-D Tensor或LoDTensor，拥有N个目标框，数据类型为float32或float64。
    - **box_score** （Variable） - 维度为[N,classnum]的2-D Tensor或LoDTensor，拥有N个目标框，数据类型为float32或float64。表示每个框属于各分类概率值。
    - **box_clip** （float32） - 裁剪框以防止溢出，默认值为4.135（即np.log（1000. / 16.））
-   - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：

doc/fluid/api_cn/layers_cn/clip_by_norm_cn.rst

@@ -18,8 +18,7 @@ ClipByNorm算子
 参数：
         - **x** (Variable)- 多维Tensor或LoDTensor，数据类型为float32。clip_by_norm运算的输入，维数必须在[1,9]之间。
         - **max_norm** (float32)- 最大范数值。
-        - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：        表示为输出Tensor或LoDTensor，数据类型为float32。和输入(X)具有相同的形状.
 
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/collect_fpn_proposals_cn.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ collect_fpn_proposals
     - **min_level** (int) - 要收集的FPN层的最低级
     - **max_level** (int) – 要收集的FPN层的最高级
     - **post_nms_top_n** (int) – 所选RoIs的数目
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：表示选定具有高分数的RoIs的LoDTensor，数据类型为float32或float64，同时具有LoD信息，维度为[M, 4]，其中M为post_nms_top_n。
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/distribute_fpn_proposals_cn.rst

@@ -20,7 +20,7 @@ distribute_fpn_proposals
     - **max_level** （int32） - 产生proposal最高级别FPN层。
     - **refer_level** （int32） - 具有指定比例的FPN层的引用级别。
     - **refer_scale** （int32） - 具有指定级别的FPN层的引用比例。
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/maxout_cn.rst

@@ -24,7 +24,7 @@ maxout
 参数：
     - **x** (Variable) - 维度为[N,C,H,W]的4-D Tensor，其中N为 batch size ，C为通道数，H和W为特征图的高和宽。数据类型为float32。maxout算子的输入张量。
     - **groups** （int32）- 指定将输入张量的channel通道维度进行分组的数目。输出的通道数量为通道数除以组数。
-    - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：表示为输出的Tensor，数据类型为float32。输出维度也是NCHW。其中N为 batch size，C为通道数，H和W为特征的高和宽。

doc/fluid/api_cn/layers_cn/prelu_cn.rst

@@ -23,7 +23,7 @@ prelu
           - **x** （Variable）- 多维Tensor或LoDTensor，数据类型为float32。
           - **mode** (str) - 权重共享模式。
           - **param_attr** (ParamAttr，可选) - 可学习权重 :math:`[\alpha]` 的参数属性，可由ParamAttr创建。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
-          - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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： 表示激活输出Tensor或LoDTensor，数据类型为float32。与输入形状相同。

doc/fluid/api_cn/layers_cn/roi_align_cn.rst

@@ -21,7 +21,7 @@ Region of Interests align(直译：有意义、有价值选区对齐) 用于实
   - **pooled_width** (int32，可选) – 池化后的输出宽度，默认值为1。
   - **spatial_scale** (float32，可选) – 乘法性质空间标尺因子，池化时，将RoI坐标变换至运算采用的标度，默认值为1.0。
   - **sampling_ratio** (int32) – 插值格中采样点的数目。 如果它 <=0, 它们将自适应 ``roi_width`` 和 ``pooled_w`` , 在高度上也是同样的道理。默认值为-1
-  - **name** (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为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：表示RoI align输出的LoDTensor，数据类型为float32或float64，维度为 (num_rois, channels, pooled_h, pooled_w)