add grad cn doc, test=develop, test=document_fix (#1945)

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst

@@ -19,6 +19,7 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/Embedding_cn.rst
     dygraph_cn/ExponentialDecay_cn.rst
     dygraph_cn/FC_cn.rst
+    dygraph_cn/grad_cn.rst
     dygraph_cn/GroupNorm_cn.rst
     dygraph_cn/GRUUnit_cn.rst
     dygraph_cn/guard_cn.rst

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/grad_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_dygraph_grad:
+
+grad
+-------------------------------
+
+**注意：该API仅支持【动态图】模式**
+
+.. py:method:: paddle.fluid.dygraph.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None, backward_strategy=None)
+
+对于每个 `inputs` ，计算所有 `outputs` 相对于其的梯度和。
+
+参数:
+    - **outputs** (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)) – 用于计算梯度的图的输出变量，或多个输出变量构成的list/tuple。
+    - **inputs** (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)) - 用于计算梯度的图的输入变量，或多个输入变量构成的list/tuple。该API的每个返回值对应每个 `inputs` 的梯度。
+    - **grad_outputs** (Variable|list(Variable|None)|tuple(Variable|None), 可选) - `outputs` 变量梯度的初始值。若 `grad_outputs` 为None，则 `outputs` 梯度的初始值均为全1的Tensor。若 `grad_outputs` 不为None，它必须与 `outputs` 的长度相等，此时，若 `grad_outputs` 的第i个元素为None，则第i个 `outputs` 的梯度初始值为全1的Tensor；若 `grad_outputs` 的第i个元素为Variable，则第i个 `outputs` 的梯度初始值为 `grad_outputs` 的第i个元素。默认值为None。
+    - **retain_graph** (bool, 可选) - 是否保留计算梯度的前向图。若值为True，则前向图会保留，用户可对同一张图求两次反向。若值为False，则前向图会释放。默认值为None，表示值与 `create_graph` 相等。
+    - **create_graph** (bool, 可选) - 是否创建计算过程中的反向图。若值为True，则可支持计算高阶导数。若值为False，则计算过程中的反向图会释放。默认值为False。
+    - **only_inputs** (bool, 可选) - 是否只计算 `inputs` 的梯度。若值为False，则图中所有叶节点变量的梯度均会计算，并进行累加。若值为True，则只会计算 `inputs` 的梯度。默认值为True。only_inputs=False功能正在开发中，目前尚不支持。
+    - **allow_unused** (bool, 可选) - 决定当某些 `inputs` 变量不在计算图中时抛出错误还是返回None。若某些 `inputs` 变量不在计算图中（即它们的梯度为None），则当allowed_unused=False时会抛出错误，当allow_unused=True时会返回None作为这些变量的梯度。默认值为False。
+    - **no_grad_vars** (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)|set(Variable), 可选) - 指明不需要计算梯度的变量。默认值为None。
+    - **backward_strategy** (BackwardStrategy, 可选) - 计算梯度的策略。详见 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_BackwardStrategy` 。默认值为None。
+
+返回: 变量构成的tuple，其长度等于 `inputs` 中的变量个数，且第i个返回的变量是所有 `outputs` 相对于第i个 `inputs` 的梯度之和。
+
+返回类型: tuple
+
+**示例代码 1**
+  .. code-block:: python
+
+        import paddle.fluid as fluid
+
+        def test_dygraph_grad(create_graph):
+            with fluid.dygraph.guard():
+                x = fluid.layers.ones(shape=[1], dtype='float32')
+                x.stop_gradient = False
+                y = x * x
+
+                # Since y = x * x, dx = 2 * x
+                dx = fluid.dygraph.grad(
+                        outputs=[y],
+                        inputs=[x],
+                        create_graph=create_graph,
+                        retain_graph=True)[0]
+
+                z = y + dx
+
+                # If create_graph = False, the gradient of dx
+                # would not be backpropagated. Therefore,
+                # z = x * x + dx, and x.gradient() = 2 * x = 2.0
+
+                # If create_graph = True, the gradient of dx
+                # would be backpropagated. Therefore,
+                # z = x * x + dx = x * x + 2 * x, and
+                # x.gradient() = 2 * x + 2 = 4.0
+
+                z.backward()
+                return x.gradient()
+
+        print(test_dygraph_grad(create_graph=False)) # [2.]
+        print(test_dygraph_grad(create_graph=True)) # [4.]
+
+**示例代码 2**
+  .. code-block:: python
+
+        import paddle.fluid as fluid
+
+        fluid.enable_dygraph()
+
+        def test_dygraph_grad(grad_outputs=None):
+            x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=2.0, dtype='float32')
+            x.stop_gradient = False
+
+            y1 = x * x
+            y2 = x * 3
+
+            # If grad_outputs=None, dy1 = [1], dy2 = [1].
+            # If grad_outputs=[g1, g2], then:
+            #    - dy1 = [1] if g1 is None else g1
+            #    - dy2 = [1] if g2 is None else g2
+
+            # Since y1 = x * x, dx = 2 * x * dy1.
+            # Since y2 = x * 3, dx = 3 * dy2.
+            # Therefore, the final result would be:
+            # dx = 2 * x * dy1 + 3 * dy2 = 4 * dy1 + 3 * dy2.
+
+            dx = fluid.dygraph.grad(
+                outputs=[y1, y2],
+                inputs=[x],
+                grad_outputs=grad_outputs)[0]
+
+            return dx.numpy()
+
+        THREE = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=3.0, dtype='float32')
+        FOUR = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=4.0, dtype='float32')
+
+        # dy1 = [1], dy2 = [1]
+        print(test_dygraph_grad(None)) # [7.]
+
+        # dy1 = [1], dy2 = [4]
+        print(test_dygraph_grad([None, FOUR])) # [16.]
+
+        # dy1 = [4], dy2 = [1]
+        print(test_dygraph_grad([FOUR, None])) # [19.]
+
+        # dy1 = [3], dy2 = [4]
+        print(test_dygraph_grad([THREE, FOUR])) # [24.]
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