update cn doc for hard_sigmoid, increment and reverse op (#1382)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/hard_sigmoid_cn.rst

@@ -5,34 +5,26 @@ hard_sigmoid
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.hard_sigmoid(x, slope=0.2, offset=0.5, name=None)
 
-HardSigmoid激活算子。
-
-sigmoid的分段线性逼近(https://arxiv.org/abs/1603.00391)，比sigmoid快得多。
+sigmoid的分段线性逼近激活函数，速度比sigmoid快，详细解释参见 https://arxiv.org/abs/1603.00391。
 
 .. math::
 
-      \\out=\max(0,\min(1,slope∗x+shift))\\
-
-斜率是正数。偏移量可正可负的。斜率和位移的默认值是根据上面的参考设置的。建议使用默认值。
+      \\out=\max(0,\min(1,slope∗x+offset))\\
 
 参数：
-    - **x** (Variable) - HardSigmoid operator的输入
-    - **slope** (FLOAT|0.2) -斜率
-    - **offset** (FLOAT|0.5)  - 偏移量
-    - **name** (str|None) - 这个层的名称(可选)。如果设置为None，该层将被自动命名。
+    - **x** (Variable) - 该OP的输入为多维Tensor。数据类型必须为float32或float64。
+    - **slope** (float，可选) - 斜率。值必须为正数，默认值为0.2。
+    - **offset** (float，可选) - 偏移量。默认值为0.5。
+    - **name** (str, 可选) - 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`，默认值为None。
 
+返回：激活后的Tensor，形状、数据类型和 ``x`` 一致。
 
-**代码示例：**
+返回类型：Variable
 
+**代码示例：**
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-    x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3,10,32,32], dtype="float32")
-    y = fluid.layers.hard_sigmoid(x, slope=0.3, offset=0.8)
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+    data = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], value=0.5, dtype='float32') # [[0.5, 0.5], [0.5, 0.5], [0.5, 0.5]]
+    result = fluid.layers.hard_sigmoid(data) # [[0.6, 0.6], [0.6, 0.6], [0.6, 0.6]]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/increment_cn.rst

@@ -5,37 +5,21 @@ increment
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.increment(x, value=1.0, in_place=True)
 
-
-该函数为输入 ``x`` 增加 ``value`` 大小, ``value`` 即函数中待传入的参数。该函数默认直接在原变量 ``x`` 上进行运算。
-
-.. note::
-    ``x`` 中元素个数必须为1
+使输入Tensor ``x`` 的数据累加 ``value`` , 该OP通常用于循环次数的计数。
 
 参数:
-    - **x** (Variable|list) – 含有输入值的张量(tensor)
-    - **value** (float) – 需要增加在 ``x`` 变量上的值
-    - **in_place** (bool) – 判断是否在x变量本身执行操作，True原地执行，False时，返回增加后的副本
+    - **x** (Variable) – 元素个数为1的Tensor，数据类型必须为float32，float64，int32，int64。
+    - **value** (float，可选) – 需要增加的值，默认为1.0。
+    - **in_place** (bool，可选) – 输出Tensor是否和输入Tensor ``x`` 复用同一块内存，默认为True。
 
-返回： 每个元素增加后的对象
+返回：累加计算后的Tensor，形状、数据类型和 ``x`` 一致。
 
-返回类型：变量(variable)
+返回类型：Variable
 
 **代码示例**
 
 ..  code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-    data = fluid.layers.data(name='data', shape=[1], dtype='float32',
-                         append_batch_size=False)
-    data = fluid.layers.increment(x=data, value=3.0, in_place=True)
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+    counter = fluid.layers.zeros(shape=[1], dtype='float32') # [0.]
+    fluid.layers.increment(counter) # [1.]

doc/fluid/api_cn/layers_cn/reverse_cn.rst

@@ -7,31 +7,22 @@ reverse
 
 **reverse**
 
-该功能将给定轴上的输入‘x’逆序
+该OP对输入Tensor ``x`` 在指定轴 ``axis`` 上进行数据的逆序操作。
 
 参数：
-  - **x** (Variable)-预逆序的输入
-  - **axis** (int|tuple|list) - 元素逆序排列的轴。如果该参数是一个元组或列表，则对该参数中每个元素值所指定的轴上进行逆序运算。
+  - **x** (Variable) - 多维Tensor，类型必须为int32，int64，float32，float64。
+  - **axis** (int|tuple|list) - 指定逆序运算的轴，取值范围是[-R, R)，R是输入 ``x`` 的Rank， ``axis`` 为负时与 ``axis`` +R 等价。如果 ``axis`` 是一个元组或列表，则在``axis`` 每个元素值所指定的轴上进行逆序运算。
 
-返回：逆序的张量
+返回：逆序后的Tensor，形状、数据类型和 ``x`` 一致。
 
-返回类型：变量（Variable）
+返回类型：Variable
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
         import paddle.fluid as fluid
-        data = fluid.layers.data(name="data", shape=[4, 8], dtype="float32")
-        out = fluid.layers.reverse(x=data, axis=0)
-        # or:
-        out = fluid.layers.reverse(x=data, axis=[0,1])
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+        import numpy as np
+        data = fluid.layers.assign(np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], dtype='float32')) # [[0., 1., 2.], [3., 4., 5.], [6., 7., 8.]]
+        result1 = fluid.layers.reverse(data, 0) # [[6., 7., 8.], [3., 4., 5.], [0., 1., 2.]]
+        result2 = fluid.layers.reverse(data, [0, 1]) # [[8., 7., 6.], [5., 4., 3.], [2., 1., 0.]]