add dist API doc, test=develop (#1983)

doc/fluid/api/index_en.rst

@@ -24,5 +24,6 @@ API Reference
     optimizer.rst
     profiler.rst
     regularizer.rst
+    tensor.rst
     transpiler.rst
     unique_name.rst

doc/fluid/api/tensor.rst

@@ -5,5 +5,6 @@ paddle.tensor
 ..  toctree::
     :maxdepth: 1
 
+    tensor/linalg.rst
     tensor/math.rst
     tensor/random.rst

doc/fluid/api/tensor/linalg.rst

+======
+linalg
+======
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    linalg/dist.rst

doc/fluid/api/tensor/linalg/dist.rst

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

doc/fluid/api_cn/index_cn.rst

@@ -24,5 +24,6 @@ API Reference
     optimizer_cn.rst
     profiler_cn.rst
     regularizer_cn.rst
+    tensor_cn.rst
     transpiler_cn.rst
     unique_name_cn.rst

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/dist_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_linalg_dist:
+
 dist
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.linalg.dist(x, y, p=2)
+
+该OP用于计算 `(x-y)` 的 p 范数（p-norm），需要注意这不是严格意义上的范数，仅作为距离的度量。输入 `x` 和 `y` 的形状（shape）必须是可广播的（broadcastable）。其含义如下，详情请参考 `numpy的广播概念 <https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html>`_ ：
+
+- 每个输入都至少有1维
+- 对两个输入的维度从后向前匹配，两个输入每一维的大小需要满足3个条件中的任意一个：相等、其中一个为1或者其中一个不存在。
+
+定义 `z = x - y` ，`x` 和 `y` 的形状是可广播的，那么 `z` 的形状可按照下列步骤得到：
+
+(1) 如果 `x` 和 `y` 的维数不同，先对维数较少的这个输入的维度往前补1。
+
+例如，`x` 的形状为[8, 1, 6, 1]，`y` 的形状为[7, 1, 5]，对 `y` 的维度补1，
+
+x (4-D Tensor):  8 x 1 x 6 x 1
+
+y (4-D Tensor):  1 x 7 x 1 x 5
+
+(2) 确定输出 `z` 每一维度的大小：从两个输入的维度中选取最大值。
+
+z (4-D Tensor):  8 x 7 x 6 x 5
+
+若两个输入的维数相同，则输出的大小可直接用步骤2确定。以下是 `p` 取不同值时，范数的计算公式：
+
+当 `p = 0` ，定义 $0^0 = 0$，则 z 的零范数是 `z` 中非零元素的个数。
+
+.. math::
+    ||z||_{0}=\lim_{p \rightarrow 0}\sum_{i=1}^{m}|z_i|^{p}
+
+当 `p = inf` ，`z` 的无穷范数是 `z` 所有元素中的最大值。
+
+.. math::
+    ||z||_\infty=\max_i |z_i|
+
+当 `p = -inf` ，`z` 的负无穷范数是 `z` 所有元素中的最小值。
+
+.. math::
+    ||z||_{-\infty}=\min_i |z_i|
+
+其他情况下，`z` 的 `p` 范数使用以下公式计算：
+
+.. math::
+    ||z||_{p}=(\sum_{i=1}^{m}|z_i|^p)^{\frac{1}{p}}
+
+参数:
+  - **x** (Variable): 1-D 到 6-D Tensor，数据类型为float32或float64。
+  - **y** (Variable): 1-D 到 6-D Tensor，数据类型为float32或float64。
+  - **p** (float, optional): 用于设置需要计算的范数，数据类型为float32或float64。默认值为2.
+
+返回: `(x-y)` 的 `p` 范数。
+
+返回类型: Variable
+
+**代码示例**:
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+    with fluid.dygraph.guard():
+        x = fluid.dygraph.to_variable(np.array([[3, 3],[3, 3]]).astype(np.float32))
+        y = fluid.dygraph.to_variable(np.array([[3, 3],[3, 1]]).astype(np.float32))
+        out = paddle.dist(x, y, 0)
+        print(out.numpy()) # out = [1.]
+        out = paddle.dist(x, y, 2)
+        print(out.numpy()) # out = [2.]
+        out = paddle.dist(x, y, float("inf"))
+        print(out.numpy()) # out = [2.]
+        out = paddle.dist(x, y, float("-inf"))
+        print(out.numpy()) # out = [0.]