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Update `log` `log1p` docs (#2337)

* remove the out args

* update log docs

* update log1p docs
上级 3c98fdd9
......@@ -3,7 +3,7 @@
log1p
-------------------------------
.. py:function:: paddle.tensor.log1p(x, out=None, name=None)
.. py:function:: paddle.log1p(x, name=None)
:alias_main: paddle.log1p
:alias: paddle.log1p,paddle.tensor.log1p,paddle.tensor.math.log1p
......@@ -18,13 +18,12 @@ log1p
参数:
- **x** (Variable) – 该OP的输入为LodTensor/Tensor。数据类型为float32,float64。
- **out** (Variable, 可选) - 指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor,可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None,此时将创建新的Variable来保存输出结果。
- **x** (Tensor) – 指定输入为一个多维的Tensor。数据类型为float32,float64。
- **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:Log1p算子自然对数输出
返回类型: Variable - 该OP的输出为LodTensor/Tensor,数据类型为输入一致。
返回类型: Tensor - 该OP的输出为一个多维的Tensor,数据类型为输入一致。
**代码示例**
......@@ -32,18 +31,14 @@ log1p
.. code-block:: python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
x = fluid.data(name="x", shape=[2,1], dtype="float32")
res = paddle.log1p(x) # paddle.log1p等价于 paddle.tensor.log1p
# 举例选择CPU计算环境
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
# 执行静态图,输出结果
x_i = np.array([[0], [1]]).astype(np.float32)
res_val, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i}, fetch_list=[res])
print(res_val) # [[0.], [0.6931472]]
paddle.enable_imperative()
x = np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype('float32')
x1 = paddle.imperative.to_variable(x)
out1 = paddle.log1p(x1)
print(out1.numpy())
# [[0.6931472 1.0986123]
# [1.3862944 1.609438 ]]
......@@ -2,6 +2,43 @@
log
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.log
.. py:function:: paddle.log(x, name=None)
:alias_main: paddle.log
:alias: paddle.log,paddle.tensor.log,paddle.tensor.math.log
:old_api: paddle.fluid.layers.log
Log激活函数(计算自然对数)
.. math::
\\Out=ln(x)\\
参数:
- **x** (Tensor) – 指定输入为一个多维的Tensor。数据类型为float32,float64。
- **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:Log算子自然对数输出
返回类型: Tensor - 该OP的输出为一个多维的Tensor,数据类型为输入一致。
**代码示例**
.. code-block:: python
import paddle
import numpy as np
paddle.enable_imperative()
x = np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype('float32')
x1 = paddle.imperative.to_variable(x)
out1 = paddle.log(x1)
print(out1.numpy())
# [[0. 0.6931472]
# [1.0986123 1.3862944]]
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