diff --git a/doc/fluid/api/nn.rst b/doc/fluid/api/nn.rst
index 50b2e95158d27e3904cec0e670084721db151c51..bb6ce8d61c9a8d8a07bae77f2d46e58efd13d9b5 100644
--- a/doc/fluid/api/nn.rst
+++ b/doc/fluid/api/nn.rst
@@ -122,6 +122,7 @@ paddle.nn
     nn/sampled_softmax_with_cross_entropy.rst
     nn/selu.rst
     nn/Sequential.rst
+    nn/Sigmoid.rst
     nn/shuffle_channel.rst
     nn/sigmoid_cross_entropy_with_logits.rst
     nn/sigmoid_focal_loss.rst
@@ -133,6 +134,7 @@ paddle.nn
     nn/softplus.rst
     nn/softshrink.rst
     nn/softsign.rst
+    nn/sigmoid.rst
     nn/space_to_depth.rst
     nn/SpectralNorm.rst
     nn/square_error_cost.rst
diff --git a/doc/fluid/api/nn/Sigmoid.rst b/doc/fluid/api/nn/Sigmoid.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d3d995ee765ac84d53b68c5acc6df29c1b7bf247
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/nn/Sigmoid.rst
@@ -0,0 +1,5 @@
+.. _api_nn_Sigmoid:
+
+Sigmoid
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.layer.Sigmoid
diff --git a/doc/fluid/api/nn/sigmoid.rst b/doc/fluid/api/nn/sigmoid.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ac23d9bd567daf01929e140894e5a7292538b802
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/nn/sigmoid.rst
@@ -0,0 +1,7 @@
+.. _api_nn_activation_sigmoid:
+
+sigmoid
+-------------------------------
+:doc_source: paddle.nn.activation.sigmoid
+
+
diff --git a/doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst
index fd6aa4c90670eafa3a35c3a3705d9d5f59ae6507..a9f2c770fd46d02a9e652ebee650e323bcfaa0b9 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst
@@ -144,6 +144,7 @@ paddle.nn
     nn_cn/softshrink_cn.rst
     nn_cn/softsign_cn.rst
     nn_cn/soft_relu_cn.rst
+    nn_cn/sigmoid_cn.rst
     nn_cn/space_to_depth_cn.rst
     nn_cn/SpectralNorm_cn.rst
     nn_cn/square_error_cost_cn.rst
diff --git a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
index 0754265b2131c42b1d2e0a910e89163f4681f903..9368ed5ed11a9a8f7b7e4547d05f38f0165dbe1c 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst
@@ -1,3 +1,39 @@
+.. _cn_api_nn_activate_Sigmoid:
 Sigmoid
+
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:class:: paddle.nn.loss.Sigmoid(name=None)
+
+该接口用于创建一个 ``MarginRankingLoss`` 的可调用类。 这个类可以计算输入 `x` 经过激活函数 `sigmoid` 之后的值。
+
+    .. math::
+
+        output = \frac{1}{1 + e^{-input}}
+
+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
+::::::::
+  - **x**(Tensor) - N-D tensor, 可以支持的数据类型是float16，float32，float64。
+
+返回
+::::::::
+  返回计算 ``Sigmoid`` 的可调用对象。
+
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+     import numpy as np
+     import paddle.fluid as fluid
+     import paddle.imperative as imperative
+     
+     input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
+     sigmoid = paddle.nn.layer.Sigmoid()
+     x = imperative.to_variable(input_data)
+     output = sigmoid(x)
+     print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
diff --git a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..908f15e5868a76ae9010e427382bb67d7ab2d177
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst
@@ -0,0 +1,41 @@
+.. _cn_api_nn_functional_sigmoid:
+
+sigmoid 
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.sigmoid(x, name=None)
+
+Sigmoid 激活函数。
+
+    .. math::
+
+        output = \frac{1}{1 + e^{-input}}
+
+参数
+::::::::
+ x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+ name (str，可) - 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``, 经过 ``sigmoid`` 计算后的结果, 和输入 `x` 有一样的shape和数据类型。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle.fluid as fluid
+    import paddle.nn.functional as F 
+    import paddle.imperative as imperative
+    
+    imperative.enable_imperative()
+    input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
+    x = imperative.to_variable(input_data)
+    output = F.sigmoid(x)
+    print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
+
+
+
+