From e81c71e5dbb1e00c9fb21fba21deb91b86cfed72 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zhongpu <2013000149@qq.com>
Date: Fri, 8 May 2020 20:49:34 +0800
Subject: [PATCH] add paddle.nn.Linear doc, test=develop (#2048)

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 doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst | 56 +++++++++++++++++++++++++++-
 1 file changed, 55 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst
index 2ffaf0736..47aef1f7c 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/Linear_cn.rst
@@ -1,3 +1,57 @@
+.. _cn_api_fluid_dygraph_Linear:
+
 Linear
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:class:: paddle.nn.Linear(input_dim, output_dim, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, dtype='float32')
+
+
+**线性变换层：**
+
+.. math::
+
+        \\Out = Act({XW + b})\\
+
+其中，:math:`X` 为输入的 Tensor， :math:`W` 和 :math:`b` 分别为权重和偏置。
+
+Linear 层只接受一个 Tensor 的输入。
+Linear 层将输入 Tensor 与权重矩阵 :math:`W` 相乘，然后生成形状为 :math:`[N，*，output_dim]` 的输出张量，
+其中 :math:`N` 是批量大小，:math:`*` 表示任意数量的附加尺寸。
+如果 bias_attr 不是 None，则将创建一个 bias 变量并将其添加到输出中。
+最后，如果激活 act 不是 None，则相应激活函数也将应用于输出上。
+
+参数:
+  - **input_dim** (int) – 线性变换层输入单元的数目。
+  - **output_dim** (int) – 线性变换层输出单元的数目。
+  - **param_attr** (ParamAttr, 可选) – 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
+  - **bias_attr** (ParamAttr, 可选) – 指定偏置参数属性的对象，若 `bias_attr` 为bool类型，如果设置为False，表示不会为该层添加偏置；如果设置为True，表示使用默认的偏置参数属性。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。默认的偏置参数属性将偏置参数的初始值设为0。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
+  - **act** (str, 可选) – 应用于输出上的激活函数，如tanh、softmax、sigmoid，relu等，支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` ，默认值为None。
+  - **dtype** (str, 可选) – 权重的数据类型，可以为float32或float64。默认为float32。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    data = np.random.uniform( -1, 1, [30, 10, 32] ).astype('float32')
+    with fluid.dygraph.guard():
+        linear = paddle.nn.Linear(32, 64)
+        data = to_variable(data)
+        res = linear(data)  # [30, 10, 64]
+
+属性
+::::::::::::
+.. py:attribute:: weight
+
+本层的可学习参数，类型为 ``Parameter``
+
+.. py:attribute:: bias
+
+本层的可学习偏置，类型为 ``Parameter``
+
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