Variable -> Tensor (#2302)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst

@@ -3,30 +3,29 @@
 gaussian_random
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.gaussian_random(shape, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32')
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.gaussian_random(shape, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32', name=None)
 
 
 
 
-生成数据符合高斯随机分布的 Tensor。
+该OP返回数值符合高斯随机分布的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
 
 参数：
-        - **shape** （Tuple[int] | List[int]）- 生成 Tensor 的形状。
-        - **mean** （float）- 随机 Tensor 的均值，默认值为 0.0。
-        - **std** （float）- 随机 Tensor 的标准差，默认值为 1.0。
-        - **seed** （int）- 随机数种子，默认值为 0。注：seed 设置为 0 表示使用系统的随机数种子。注意如果 seed 不为 0，则此算子每次将始终生成相同的随机数。
-        - **dtype** （np.dtype | core.VarDesc.VarType | str）- 输出 Tensor 的数据类型，可选值为 float32，float64。
+    - **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。
+    - **mean** (float|int, 可选) - 输出Tensor的均值，支持的数据类型：float、int。默认值为0.0。
+    - **std** (float|int, 可选) - 输出Tensor的标准差，支持的数据类型：float、int。默认值为1.0。
+    - **seed** (int, 可选) - 随机数种子，默认值为 0。注：seed 设置为 0 表示使用系统的随机数种子。注意如果 seed 不为 0，则此算子每次将始终生成相同的随机数。
+    - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。
+    - **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：符合高斯随机分布的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
 
-        - 符合高斯分布的随机 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。
 
-返回类型：
-
-       - Variable
-
-
-**代码示例：**
+**代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 	

doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst

@@ -8,22 +8,22 @@ range
 
 注意：推荐使用 paddle.arange
 
-该OP以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)，并返回分隔结果。
+该OP返回以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。
 
 当 ``dtype`` 表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给 ``end`` 加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。
 
 参数：
-        - **start** (float|int|Variable) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
-        - **end** (float|int|Variable) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
-        - **step** (float|int|Variable) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
+        - **start** (float|int|Tensor) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
+        - **end** (float|int|Tensor) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
+        - **step** (float|int|Tensor) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。
         - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64、float32、float64。
         - **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：
-        Variable：以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。
+        Tensor: 以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。
 
 抛出异常：
-        - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64、int32、int64。
+        - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是int32、int64、float32、float64。
 
 代码示例：
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst

@@ -3,12 +3,12 @@
 uniform_random
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0)
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0, name=None)
 
 
 
 
-该OP使用从范围[min，max)内均匀分布采样的随机值初始化一个Tensor。
+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``。
 
 ::
 
@@ -19,18 +19,19 @@ uniform_random
                  result=[[0.8505902, 0.8397286]]
 
 参数：
-    - **shape** (list|tuple|Variable)-输出Tensor的维度，shape类型支持list，tuple，Variable。如果shape类型是list或者tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，其中整数的数据类型为int，Tensor的数据类型为int32或int64。如果shape的类型是Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32或int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) – 输出Tensor的数据类型，支持float32（默认）， float64。
-    - **min** (float，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。默认值为-1.0。
-    - **max** (float，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。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。
+    - **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。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：表示一个随机初始化结果的Tensor，该Tensor的数据类型由dtype参数决定，该Tensor的维度由shape参数决定。
-    
-返回类型：Variable
+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：
-    - :code:`TypeError`: shape的类型应该是list、tuple 或 Variable。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
 
 **代码示例**：
 
@@ -43,17 +44,17 @@ uniform_random
     train_program = fluid.Program()
     with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
         # example 1:
-        # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+        # attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
         result_1 = fluid.layers.uniform_random(shape=[3, 4])
 
         # example 2:
-        # attr shape is a list which contains tensor Variable.
+        # attr shape is a list which contains Tensor.
         dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3)
         dim_2 = fluid.layers.fill_constant([1],"int32",5)
         result_2 = fluid.layers.uniform_random(shape=[dim_1, dim_2])
 
         # example 3:
-        # attr shape is a Variable, the data type must be int32 or int64
+        # attr shape is a Tensor, the data type must be int32 or int64
         var_shape = fluid.data(name='var_shape', shape=[2], dtype="int64")
         result_3 = fluid.layers.uniform_random(var_shape)
         var_shape_int32 = fluid.data(name='var_shape_int32', shape=[2], dtype="int32")

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst

@@ -10,21 +10,21 @@ arange
 
 
 
-该OP以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)，并返回分隔结果。
+该OP返回以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。
 
 当 ``dtype`` 表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给 ``end`` 加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。
 
 参数
 ::::::::::
-        - **start** (float|int|Variable) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。如果仅指定 ``start`` ，而 ``end`` 为None，则区间为[0, ``start``)。默认值为0。
-        - **end** (float|int|Variable, 可选) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为None。
-        - **step** (float|int|Variable, 可选) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为1。
+        - **start** (float|int|Tensor) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。如果仅指定 ``start`` ，而 ``end`` 为None，则区间为[0, ``start``)。默认值为0。
+        - **end** (float|int|Tensor, 可选) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为None。
+        - **step** (float|int|Tensor, 可选) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为1。
         - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64、float32、float64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为int64。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: ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。
+        Tensor: 以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。
 
 抛出异常
 ::::::::::

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst

@@ -10,21 +10,21 @@ rand
 
 
 
-该OP返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的Tensor。
+该OP返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
 
 参数
 ::::::::::
-    - **shape** (list|tuple|Variable) - 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Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32、int64。
+    - **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
 ::::::::::
-    Variable: 符合均匀分布的范围为[0, 1)的随机Tensor。形状为shape，数据类型为dtype。
+    Tensor: 符合均匀分布的范围为[0, 1)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、Variable。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
     - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
 
 示例代码
@@ -36,12 +36,12 @@ rand
     import numpy as np
 
     paddle.enable_imperative()
-    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
     result_1 = paddle.rand(shape=[2, 3])
     # [[0.451152  , 0.55825245, 0.403311  ],
     #  [0.22550228, 0.22106001, 0.7877319 ]]
 
-    # example 2: attr shape is a list which contains tensor Variable.
+    # 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.rand(shape=[dim_1, dim_2, 2])
@@ -52,7 +52,7 @@ rand
     #   [0.79109055 0.7305809 ]
     #   [0.870881   0.2984597 ]]]
 
-    # example 3: attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
+    # example 3: attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
     var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([2, 3]))
     result_3 = paddle.rand(var_shape)
     # [[0.22920267 0.841956   0.05981819]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst

@@ -10,25 +10,25 @@ randint
 
 
 
-该OP返回服从均匀分布的、范围在[ ``low``, ``high`` )的随机Tensor。其形状为 ``shape`` ，类型为 ``dtype`` 。当 ``high`` 为None时（默认），均匀采样的区间为[0, ``low`` )。
+该OP返回服从均匀分布的、范围在[``low``, ``high``)的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。当 ``high`` 为None时（默认），均匀采样的区间为[0, ``low``)。
 
 参数
 ::::::::::
-    - **low** (int) - 要生成的随机值范围的下限，``low`` 包含在范围中。当 ``high`` 为None时，均匀采样的区间为[0, ``low`` )。默认值为0。
-    - **high** (int, 可选) - 要生成的随机值范围的上限，``high`` 不包含在范围中。默认值为None（此时范围是[0, ``low`` )）。
-    - **shape** (list|tuple|Variable) - 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Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32、int64。默认值为[1]。
+    - **low** (int) - 要生成的随机值范围的下限，``low`` 包含在范围中。当 ``high`` 为None时，均匀采样的区间为[0, ``low``)。默认值为0。
+    - **high** (int, 可选) - 要生成的随机值范围的上限，``high`` 不包含在范围中。默认值为None，此时范围是[0, ``low``)。
+    - **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。。默认值为[1]。
     - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为int64。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
 ::::::::::
-    Variable：从区间[low，high)内均匀分布采样的随机整数Tensor。该Tensor的数据类型由 ``dtype`` 决定，该Tensor的形状由 ``shape`` 决定。
+    Tensor：从区间[``low``，``high``)内均匀分布采样的随机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、Variable。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
     - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是int32、int64。
-    - ``ValueError`` - 如果 ``high`` 不大于 ``low``；或者 ``high`` 为 None，且 ``low`` 不大于0。
+    - ``ValueError`` - 如果 ``high`` 不大于 ``low``；或者 ``high`` 为None，且 ``low`` 不大于0。
 
 代码示例
 :::::::::::
@@ -41,12 +41,12 @@ randint
     paddle.enable_imperative()
 
     # example 1:
-    # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    # attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
     result_1 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=[3])
     # [0, -3, 2]
 
     # example 2:
-    # attr shape is a list which contains tensor Variable.
+    # 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.randint(low=-5, high=5, shape=[dim_1, dim_2], dtype="int32")
@@ -55,7 +55,7 @@ randint
     #  [ 4, -2,  0]]
 
     # example 3:
-    # attr shape is a Variable
+    # attr shape is a Tensor
     var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([3]))
     result_3 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape)
     # [-2, 2, 3]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst

@@ -10,21 +10,21 @@ randn
 
 
 
-该OP用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态随机分布）的随机Tensor。
+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|Variable) - 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Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32、int64。
+  - **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
 ::::::::::
-  Variable：符合标准正态分布的随机Tensor。形状为 ``shape`` ，数据类型为 ``dtype`` 。
+  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、Variable。
+  - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
   - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
 
 示例代码
@@ -37,12 +37,12 @@ randn
 
     paddle.enable_imperative()
 
-    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
     result_1 = paddle.randn(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 Variable.
+    # 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.randn(shape=[dim_1, dim_2, 2])
@@ -53,7 +53,7 @@ randn
     #   [ 1.1399018   0.48336947]
     #   [ 0.8086993   0.6868893 ]]]
 
-    # example 3: attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
+    # example 3: attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
     var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([2, 3]))
     result_3 = paddle.randn(var_shape)
     # [[-2.878077    0.17099959  0.05111201]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@ randperm
 :alias_main: paddle.randperm
 :alias: paddle.tensor.randperm, paddle.tensor.random.randperm
 
-该OP返回一个数值在0到n-1、随机排列的序列。
+该OP返回一个数值在0到n-1、随机排列的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。
 
 参数:
 ::::::::::
@@ -18,7 +18,7 @@ randperm
 
 返回
 ::::::::::
-  Variable：一个数值在0到n-1、随机排列的序列。数据类型为 ``dtype`` 。
+  Tensor：一个数值在0到n-1、随机排列的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype`` 。
 
 抛出异常
 ::::::::::

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst

@@ -13,13 +13,13 @@ zeros_like
 
 参数
 ::::::::::
-    - **x** (Variable) – 输入的多维Tensor，数据类型可以是bool，float16, float32，float64，int32，int64。输出Tensor的形状和 ``x`` 相同。如果 ``dtype`` 为None，则输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。
+    - **x** (Tensor) – 输入的多维Tensor，数据类型可以是bool，float16, float32，float64，int32，int64。输出Tensor的形状和 ``x`` 相同。如果 ``dtype`` 为None，则输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。
     - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持bool，float16, float32，float64，int32，int64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。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
 ::::::::::
-    Variable：和 ``x`` 具有相同的形状全零Tensor，数据类型为 ``dtype`` 或者和 ``x`` 相同。
+    Tensor：和 ``x`` 具有相同的形状全零Tensor，数据类型为 ``dtype`` 或者和 ``x`` 相同。
 
 抛出异常
 ::::::::::