Refine cn doc of some APIs (#2465)

* add bernoulli

* refine manual_seed

* add bernoulli

* refine bernoulli

* refine squeeze

* refine unsqueeze

* refine stack

* fix manual_seed

* fix manual_seed

doc/fluid/api_cn/framework_cn/manual_seed_cn.rst

@@ -5,33 +5,20 @@ manual_seed
 
 .. py:function:: paddle.framework.manual_seed(seed)
 
-:alias_main: paddle.manual_seed
-:alias: paddle.manual_seed,paddle.framework.random.manual_seed
 
-
-
-
-设置并固定随机种子, manual_seed设置后，会将用户定义的Program中的random_seed参数设置成相同的种子
+设置全局默认generator的随机种子。
 
 
 参数:
 
-     - **seed** (int32|int64) - 设置产生随机数的种子
+     - **seed** (int) - 要设置的的随机种子，推荐使用较大的整数。
 
-返回: 无
+返回: 
+     Generator：全局默认generator对象。
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    from paddle.framework import manual_seed
-
-    default_seed = paddle.fluid.default_startup_program().random_seed #default_seed为0
-    
-    manual_seed(102)
-    prog = paddle.fluid.Program()
-    prog_seed = prog.random_seed #prog_seed为102
-    update_seed = paddle.fluid.default_startup_program().random_seed #update_seed 为102
-
-
+    paddle.manual_seed(102)

doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst

@@ -19,6 +19,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/argsort_cn.rst
     tensor_cn/asin_cn.rst
     tensor_cn/atan_cn.rst
+    tensor_cn/bernoulli_cn.rst
     tensor_cn/bmm_cn.rst
     tensor_cn/cast_cn.rst
     tensor_cn/ceil_cn.rst

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/bernoulli_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_bernoulli:
+
+bernoulli
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.bernoulli(x, name=None)
+
+
+
+
+该OP以输入 ``x`` 为概率，生成一个伯努利分布（0-1分布）的Tensor，输出Tensor的形状和数据类型与输入 ``x`` 相同。
+
+.. math::
+   out_i \sim Bernoulli(p = x_i)
+
+参数：
+    - **x** (Tensor) - 输入的概率值。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：伯努利分布的随机Tensor，形状和数据类型为与输入 ``x`` 相同。
+
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.disable_static()
+
+    x = paddle.rand([2, 3])
+    print(x.numpy())
+    # [[0.11272584 0.3890902  0.7730957 ]
+    # [0.10351662 0.8510418  0.63806665]]
+
+    out = paddle.bernoulli(x)
+    print(out.numpy())
+    # [[0. 0. 1.]
+    # [0. 0. 1.]]
+
+
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/squeeze_cn.rst

@@ -2,36 +2,62 @@
 squeeze
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.squeeze(input, zxes, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.squeeze(x, axis=None, name=None)
 
-:alias_main: paddle.squeeze
-:alias: paddle.squeeze,paddle.tensor.squeeze,paddle.tensor.manipulation.squeeze
-:update_api: paddle.fluid.layers.squeeze
 
+该OP会删除输入Tensor的Shape中尺寸为1的维度。如果指定了axis，则会删除axis中指定的尺寸为1的维度。如果没有指定axis，那么所有等于1的维度都会被删除。
 
+.. code-block:: text
 
-该OP会根据axes压缩输入Tensor的维度。如果指定了axes，则会删除axes中指定的维度，axes指定的维度要等于1。如果没有指定axes，那么所有等于1的维度都会被删除。
+    Case 1:
+
+        Input:
+        x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is not provided, all dims equal of size 1 will be removed.
+        axis = None
+        Output:
+        out.shape = [3, 5]
+
+    Case 2:
+
+        Input:
+        x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is provided, it will remove the dimension(s) by given axis that of size 1.
+        axis = 0
+        Output:
+        out.shape = [3, 1, 5]
+    
+    Case 3:
+
+        Input:
+        x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If the dimension of one given axis (3) is not of size 1, the dimension remain unchanged. 
+        axis = [0, 2, 3]
+        Output:
+        out.shape = [3, 5]
+
+    Case 4:
+
+        Input:
+        x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is negative, axis = axis + ndim (number of dimensions in x). 
+        axis = [-2]
+        Output:
+        out.shape = [1, 3, 5]
 
 **参数**：
-        - **input** (Variable) - 输入任意维度的Tensor。 支持的数据类型：float32，float64，int8，int32，int64。
-        - **axes** (list) - 输入一个或一列整数，代表要压缩的轴。axes的范围： [−rank(input),rank(input))] 。 axes为负数时， axes=axes+rank(input) 。
-        - **name** (str，可选) - 一般无需设置，默认值为None。
+        - **x** (Tensor) - 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64、bool、int8、int32、int64。
+        - **axis** (int|list|tuple, 可选) - 输入一个或一列整数，代表要压缩的轴。axis的范围： [−ndim(x), ndim(x))] 。 如果axis为负数， 则axis=axis+ndim(x) 。
+        - **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**：返回对维度进行压缩后的Tensor。数据类型与输入Tensor一致。
+**返回**：返回对维度进行压缩后的Tensor，数据类型与输入Tensor一致。
 
-**返回类型**：Variable
+**返回类型**：Tensor
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-    import numpy as np
-    with fluid.dygraph.guard():
-        input_1 = np.random.random([5, 1, 10]).astype("int32")
-        # input is a variable which shape is [5, 1, 10]
-        input = fluid.dygraph.to_variable(input_1)
-
-        output = paddle.fluid.layers.squeeze(input, axes=[1])
-        # output.shape [5, 10]
+
+    paddle.disable_static()
+    
+    x = paddle.rand([5, 1, 10])
+    output = paddle.squeeze(x, axis=1)
+    # output.shape [5, 10]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/stack_cn.rst

@@ -2,22 +2,63 @@
 stack
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.stack(x, axis=0)
+.. py:function:: paddle.tensor.stack(x, axis=0, name=None)
 
-:alias_main: paddle.stack
-:alias: paddle.stack,paddle.tensor.stack,paddle.tensor.manipulation.stack
-:update_api: paddle.fluid.layers.stack
 
 
+该OP沿 axis 轴对输入 x 进行堆叠操作。要求所有输入Tensor有相同的Shape和数据类型。
+例如，输入 x 为 N 个 Shape 为 [A, B]的 Tensor, 如果 ``axis==0`` , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [N, A, B]; 如果 ``axis==1`` , 则输出 Tensor 的 Shape 为 [A, N, B]; 以此类推。
 
-该OP沿 axis 轴对输入 x 进行堆叠操作。
+.. code-block:: text
+
+    Case 1:
+
+        Input:
+        x[0].shape = [1, 2]
+        x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
+        x[1].shape = [1, 2]
+        x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
+        x[2].shape = [1, 2]
+        x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
+
+        Attrs:
+        axis = 0
+
+        Output:
+        Out.dims = [3, 1, 2]
+        Out.data =[ [ [1.0, 2.0] ],
+                    [ [3.0, 4.0] ],
+                    [ [5.0, 6.0] ] ]
+
+
+    Case 2:
+
+        Input:
+        x[0].shape = [1, 2]
+        x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
+        x[1].shape = [1, 2]
+        x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
+        x[2].shape = [1, 2]
+        x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
+
+
+        Attrs:
+        axis = 1 or axis = -2  # If axis = -2, axis = axis+ndim(x[0])+1 = -2+2+1 = 1.
+
+        Output:
+        Out.shape = [1, 3, 2]
+        Out.data =[ [ [1.0, 2.0]
+                        [3.0, 4.0]
+                        [5.0, 6.0] ] ]
 
 **参数**：
-        - **x** (Variable|list(Variable)) – 输入 x 可以是单个Tensor，或是多个Tensor组成的列表。如果 x 是一个列表，那么这些Tensor的维度必须相同。 假设输入是N维Tensor [d0,d1,...,dn−1]，则输出变量的维度为N+1维 [d0,d1,...daxis−1,len(x),daxis...,dn−1] 。支持的数据类型: float32，float64，int32，int64。
+        - **x** (Tensor|list[Tensor]) – 输入 x 可以是单个Tensor，或是多个Tensor组成的列表。如果 x 是一个列表，那么这些Tensor的维度必须相同。支持的数据类型: float32，float64，int32，int64。
+
+        - **axis** (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴，有效 axis 的范围是: [−(R+1),R+1)]，R是输入中第一个Tensor的维数。如果 axis < 0，则 axis=axis+R+1 。默认值为0。
 
-        - **axis** (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴，有效 axis 的范围是: [−(R+1),R+1)]，R是输入中第一个Tensor的rank。如果 axis < 0，则 axis=axis+rank(x[0])+1 。axis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**：堆叠运算后的Tensor，数据类型与输入Tensor相同。输出维度等于 rank(x[0])+1 维。
+**返回**：堆叠运算后的Tensor，数据类型与输入Tensor相同。
 
 **返回类型**：Variable
 
@@ -26,17 +67,20 @@ stack
 .. code-block:: python
    
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
     import numpy as np
-    data1 = np.array([[1.0, 2.0,3.0]])
-    data2 = np.array([[3.0, 4.0, 5.0]])
-    data3 = np.array([[5.0, 6.0,7.0]])
-    with fluid.dygraph.guard():
-        x1 = fluid.dygraph.to_variable(data1)
-        x2 = fluid.dygraph.to_variable(data2)
-        x3 = fluid.dygraph.to_variable(data3)
-        result = paddle.stack([x1, x2, x3], axis=2)
-        # result shape: [3, 1, 2]
-        # result value: [[[1.0, 2.0]],
-        #                [[3.0, 4.0]],
-        #                [[5.0, 6.0]]]
+
+    data1 = np.array([[1.0, 2.0]])
+    data2 = np.array([[3.0, 4.0]])
+    data3 = np.array([[5.0, 6.0]])
+
+    paddle.disable_static()
+    x1 = paddle.to_variable(data1)
+    x2 = paddle.to_variable(data2)
+    x3 = paddle.to_variable(data3)
+
+    out = paddle.stack([x1, x2, x3], axis=0)
+    print(out.shape)  # [3, 1, 2]
+    print(out.numpy())
+    # [[[1., 2.]],
+    #  [[3., 4.]],
+    #  [[5., 6.]]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unsqueeze_cn.rst

@@ -2,36 +2,35 @@
 unsqueeze
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.unsqueeze(input, axes, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.unsqueeze(x, axis, name=None)
 
-:alias_main: paddle.unsqueeze
-:alias: paddle.unsqueeze,paddle.tensor.unsqueeze,paddle.tensor.manipulation.unsqueeze
-:update_api: paddle.fluid.layers.unsqueeze
-
-
-
-该OP向输入（input）的shape中一个或多个位置（axes）插入维度。
+该OP向输入Tensor的Shape中一个或多个位置（axis）插入尺寸为1的维度。
 
 **参数**：
-        - **input** (Variable)- 多维 Tensor，数据类型为 float32， float64， int8， int32，或 int64。
-        - **axes** (int|list|tuple|Variable) - 表示要插入维度的位置。数据类型是 int32 。如果 axes 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 axes 的类型是 Variable，则是1-D Tensor。
-        - **name** （str，可选）- 一般无需设置。默认值： None。
+        - **x** (Variable)- 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64、bool、int8、int32、int64。
+        - **axis** (int|list|tuple|Tensor) - 表示要插入维度的位置。数据类型是 int32 。如果 axis 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 axes 的类型是 Tensor，则是1-D Tensor。如果 axis 是负数，则 axis=axis+ndim(x)+1 。
+        - **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**：扩展维度后的多维Tensor
+**返回**：扩展维度后的多维Tensor，数据类型与输入Tensor一致。
 
-**返回类型**：Variable
+**返回类型**：Tensor
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-    import numpy as np
-    with fluid.dygraph.guard():
-        input_1 = np.random.random([5, 10]).astype("int32")
-        # input is a variable which shape is [5, 1, 10]
-        input = fluid.dygraph.to_variable(input_1)
-
-        output = paddle.unsqueeze(input, axes=[1])
-        # output.shape [5, 1, 10]
+
+    paddle.disable_static()
+    x = paddle.rand([5, 10])
+    print(x.shape)  # [5, 10]
+    
+    out1 = paddle.unsqueeze(x, axis=0)
+    print(out1.shape)  # [1, 5, 10]
+    
+    out2 = paddle.unsqueeze(x, axis=[0, 2]) 
+    print(out2.shape)  # [1, 5, 1, 10]
+
+    axis = paddle.fluid.dygraph.to_variable([0, 1, 2])
+    out3 = paddle.unsqueeze(x, axis=axis) 
+    print(out3.shape)  # [1, 1, 1, 5, 10]