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doc/fluid/api/tensor/gather_nd.rst

-.. _api_tensor_cn_gather_nd:
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+
+.. _api_tensor_manipulation_gather_nd:
 
 gather_nd
--------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.gather_nd
+----------
 
+..  autofunction:: paddle.tensor.manipulation.gather_nd
+    :noindex:
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/gather_nd_cn.rst

@@ -5,11 +5,6 @@ gather_nd
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.gather_nd(input, index, name=None)
 
-:alias_main: paddle.gather_nd
-:alias: paddle.gather_nd,paddle.tensor.gather_nd,paddle.tensor.manipulation.gather_nd
-:old_api: paddle.fluid.layers.gather_nd
-
-
 
 该OP是 :code:`gather` 的高维推广，并且支持多轴同时索引。 :code:`index` 是一个K维度的张量，它可以认为是从 :code:`input` 中取K-1维张量，每一个元素是一个切片：
 
@@ -56,18 +51,18 @@ gather_nd
 
 
 参数：
-    - **input** (Variable) - 输入张量，数据类型可以是int32，int64，float32，float64, bool。
-    - **index** (Variable) - 输入的索引张量，数据类型为非负int32或非负int64。它的维度 :code:`index.rank` 必须大于1，并且 :code:`index.shape[-1] <= input.rank` 。
-    - **name** (string) - 该层的名字，默认值为None，表示会自动命名。
+    - **input** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型可以是int32，int64，float32，float64, bool。
+    - **index** (Tensor) - 输入的索引Tensor，其数据类型为int32或者int64。它的维度 :code:`index.rank` 必须大于1，并且 :code:`index.shape[-1] <= input.rank` 。
+    - **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：shape为index.shape[:-1] + input.shape[index.shape[-1]:]的Tensor|LoDTensor，数据类型与 :code:`input` 一致。
 
-返回类型：Variable
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
+    import paddle
     import paddle.fluid as fluid
     x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3, 4, 5], dtype='float32')
     index = fluid.layers.data(name='index', shape=[2, 2], dtype='int32')

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/gather_nd_cn.rst

@@ -2,6 +2,75 @@
 
 gather_nd
 -------------------------------
-:doc_source: paddle.fluid.layers.gather_nd
+.. py:function:: paddle.gather_nd(x, index, name=None)
+
+
+该OP是 :code:`gather` 的高维推广，并且支持多轴同时索引。 :code:`index` 是一个K维度的张量，它可以认为是从 :code:`x` 中取K-1维张量，每一个元素是一个切片：
+
+.. math::
+    output[(i_0, ..., i_{K-2})] = x[index[(i_0, ..., i_{K-2})]]
+
+显然， :code:`index.shape[-1] <= x.rank` 并且输出张量的维度是 :code:`index.shape[:-1] + x.shape[index.shape[-1]:]` 。 
+
+示例：
+
+::
+
+         给定:
+             x = [[[ 0,  1,  2,  3],
+                       [ 4,  5,  6,  7],
+                       [ 8,  9, 10, 11]],
+                      [[12, 13, 14, 15],
+                       [16, 17, 18, 19],
+                       [20, 21, 22, 23]]]
+             x.shape = (2, 3, 4)
+
+         - 案例 1:
+             index = [[1]]
+             
+             gather_nd(x, index)  
+                      = [x[1, :, :]] 
+                      = [[12, 13, 14, 15],
+                         [16, 17, 18, 19],
+                         [20, 21, 22, 23]]
+
+         - 案例 2:
+
+             index = [[0,2]]
+             gather_nd(x, index)
+                      = [x[0, 2, :]]
+                      = [8, 9, 10, 11]
+
+         - 案例 3:
+
+             index = [[1, 2, 3]]
+             gather_nd(x, index)
+                      = [x[1, 2, 3]]
+                      = [23]
+
+
+参数：
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型可以是int32，int64，float32，float64, bool。
+    - **index** (Tensor) - 输入的索引Tensor，其数据类型int32或者int64。它的维度 :code:`index.rank` 必须大于1，并且 :code:`index.shape[-1] <= x.rank` 。
+    - **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：shape为index.shape[:-1] + x.shape[index.shape[-1]:]的Tensor，数据类型与 :code:`x` 一致。
+
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    
+    paddle.disable_static()
+    np_x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
+                     [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]])
+    np_index = [[0, 1]]
+    x = paddle.to_tensor(np_x)
+    index = paddle.to_tensor(np_index)
+    
+    output = paddle.gather_nd(x, index) #[[3, 4]]