Add TracedLayer CN Doc (#1635)

* add traced layer api, test=develop

* follow comments, test=develop

* polish doc, test=develop

* follow comments, test=develop

* remove save_inferemce_model return value, test=develop

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst

@@ -41,5 +41,6 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/Sequential_cn.rst
     dygraph_cn/SpectralNorm_cn.rst
     dygraph_cn/to_variable_cn.rst
+    dygraph_cn/TracedLayer_cn.rst
     dygraph_cn/Tracer_cn.rst
     dygraph_cn/TreeConv_cn.rst

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/TracedLayer_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_dygraph_TracedLayer:
+
+TracedLayer
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.TracedLayer(program, parameters, feed_names, fetch_names)
+
+TracedLayer用于将前向动态图模型转换为静态图模型，主要用于将动态图保存后做在线C++预测。除此以外，用户也可使用转换后的静态图模型在Python端做预测，通常比原先的动态图性能更好。
+
+TracedLayer使用 ``Executor`` 和 ``CompiledProgram`` 运行静态图模型。转换后的静态图模型与原动态图模型共享参数。
+
+所有的TracedLayer对象均不应通过构造函数创建，而应通过调用静态方法 ``TracedLayer.trace(layer, inputs)`` 创建。
+
+TracedLayer只能用于将data independent的动态图模型转换为静态图模型，即待转换的动态图模型不应随tensor数据或维度的变化而变化。
+
+.. py:staticmethod:: trace(layer, inputs)
+
+创建TracedLayer对象的唯一接口，该接口会调用 ``layer(*inputs)`` 方法运行动态图模型并将其转换为静态图模型。
+
+参数:
+    - **layer** (dygraph.Layer) - 待追踪的动态图layer对象。
+    - **inputs** (list(Variable)) - 动态图layer对象的输入变量列表。
+
+返回: 包含2个元素的tuple，其中第一个元素是 ``layer(*inputs)`` 的输出结果，第二个元素是转换后得到的TracedLayer对象。
+
+返回类型: tuple
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    from paddle.fluid.dygraph import Linear, to_variable, TracedLayer
+    import numpy as np
+
+    class ExampleLayer(fluid.dygraph.Layer):
+        def __init__(self):
+            super(ExampleLayer, self).__init__()
+            self._fc = Linear(3, 10)
+
+        def forward(self, input):
+            return self._fc(input)
+
+    with fluid.dygraph.guard():
+        layer = ExampleLayer()
+        in_np = np.random.random([2, 3]).astype('float32')
+        in_var = to_variable(in_np)
+        out_dygraph, static_layer = TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])
+
+        # 内部使用Executor运行静态图模型
+        out_static_graph = static_layer([in_var])
+        print(len(out_static_graph)) # 1
+        print(out_static_graph[0].shape) # (2, 10)
+
+        # 将静态图模型保存为预测模型
+        static_layer.save_inference_model(dirname='./saved_infer_model')
+
+.. py:method:: set_strategy(build_strategy=None, exec_strategy=None)
+
+设置构建和执行静态图模型的相关策略。
+
+参数:
+    - **build_strategy** (BuildStrategy, 可选) - TracedLayer内部 ``CompiledProgram`` 的构建策略。
+    - **exec_strategy** (ExecutionStrategy, 可选) - TracedLayer内部 ``CompiledProgram`` 的执行策略。
+
+返回: 无
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    from paddle.fluid.dygraph import Linear, to_variable, TracedLayer
+    import numpy as np
+
+    class ExampleLayer(fluid.dygraph.Layer):
+        def __init__(self):
+            super(ExampleLayer, self).__init__()
+            self._fc = Linear(3, 10)
+
+        def forward(self, input):
+            return self._fc(input)
+
+    with fluid.dygraph.guard():
+        layer = ExampleLayer()
+        in_np = np.random.random([2, 3]).astype('float32')
+        in_var = to_variable(in_np)
+
+        out_dygraph, static_layer = TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])
+
+        build_strategy = fluid.BuildStrategy()
+        build_strategy.enable_inplace = True
+
+        exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
+        exec_strategy.num_threads = 2
+
+        static_layer.set_strategy(build_strategy=build_strategy, exec_strategy=exec_strategy)
+        out_static_graph = static_layer([in_var])
+
+.. py:method:: save_inference_model(dirname, feed=None, fetch=None)
+
+将TracedLayer保存为用于预测部署的模型。保存的预测模型可被C++预测接口加载。
+
+参数:
+    - **dirname** (str) - 预测模型的保存目录。
+    - **feed** (list(int), 可选) - 预测模型输入变量的索引。若为None，则TracedLayer的所有输入变量均会作为预测模型的输入。默认值为None。
+    - **fetch** (list(int), 可选) - 预测模型输出变量的索引。若为None，则TracedLayer的所有输出变量均会作为预测模型的输出。默认值为None。
+
+返回: 无
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    from paddle.fluid.dygraph import Linear, to_variable, TracedLayer
+    import numpy as np
+
+    class ExampleLayer(fluid.dygraph.Layer):
+        def __init__(self):
+            super(ExampleLayer, self).__init__()
+            self._fc = Linear(3, 10)
+
+        def forward(self, input):
+            return self._fc(input)
+
+    save_dirname = './saved_infer_model'
+    in_np = np.random.random([2, 3]).astype('float32')
+
+    with fluid.dygraph.guard():
+        layer = ExampleLayer()
+        in_var = to_variable(in_np)
+        out_dygraph, static_layer = TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])
+        static_layer.save_inference_model(save_dirname, feed=[0], fetch=[0])
+
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+    program, feed_vars, fetch_vars = fluid.io.load_inference_model(save_dirname,
+                                        exe)
+
+    fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
+    print(fetch.shape) # (2, 10)
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