add paddle.nn.ReLU and paddle.nn.LogSoftmax doc (#2055)

doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst

@@ -13,7 +13,7 @@ paddle.nn
     nn_cn/diag_embed_cn.rst
     nn_cn/interpolate_cn.rst
     nn_cn/Linear_cn.rst
-    nn_cn/log_softmax_cn.rst
+    nn_cn/LogSoftmax_cn.rst
     nn_cn/ReLU_cn.rst
     nn_cn/Upsample_cn.rst
     nn_cn/activation_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/LogSoftmax_cn.rst

+.. _cn_api_nn_LogSoftmax:
+
+LogSoftmax
+-------------------------------
+.. py:class:: paddle.nn.LogSoftmax(axis=None)
+
+
+**LogSoftmax激活层：**
+
+.. math::
+
+        \\output = \frac{1}{1 + e^{-input}}\\
+
+参数:
+    - **axis** (int, 可选) - 指示进行LogSoftmax计算的维度索引，其范围应为 :math:`[-1，rank-1]` ，其中rank是输入变量的秩。默认值：None（与-1效果相同，表示对最后一维做LogSoftmax操作）。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+
+    data = np.array([[[-2.0, 3.0, -4.0, 5.0],
+                      [3.0, -4.0, 5.0, -6.0],
+                      [-7.0, -8.0, 8.0, 9.0]],
+                     [[1.0, -2.0, -3.0, 4.0],
+                      [-5.0, 6.0, 7.0, -8.0],
+                      [6.0, 7.0, 8.0, 9.0]]]).astype('float32')
+    my_log_softnmax = nn.LogSoftmax()
+    with fluid.dygraph.guard():
+        data = fluid.dygraph.to_variable(data)
+        res = my_log_softnmax(data)
+        # [[[ -7.1278396   -2.1278396   -9.127839    -0.12783948]
+        #   [ -2.1270514   -9.127051    -0.12705144 -11.127051  ]
+        #   [-16.313261   -17.313261    -1.3132617   -0.31326184]]
+        #  [[ -3.0518122   -6.051812    -7.051812    -0.051812  ]
+        #   [-12.313267    -1.3132664   -0.3132665  -15.313267  ]
+        #   [ -3.4401896   -2.4401896   -1.4401896   -0.44018966]]]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/ReLU_cn.rst

+.. _cn_api_nn_ReLU:
+
 ReLU
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+.. py:class:: paddle.nn.ReLU(inplace=False)
+
+
+**ReLU（Rectified Linear Unit）激活层：**
+
+.. math::
+
+        \\Out = max(X, 0)\\
+
+其中，:math:`X` 为输入的 Tensor
+
+参数:
+    - **inplace** （bool，可选）- 如果 ``inplace`` 为 ``True``，则 ``ReLU`` 的输入和输出是同一个变量，否则 ``ReLU`` 的输入和输出是不同的变量。默认值：``False``。请注意，如果 ``ReLU`` 的输入同时是其它OP的输入，则 ``inplace`` 必须为False。
+
+返回：无
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    import paddle.nn as nn
+    import numpy as np
+
+    data = np.array([-2, 0, 1]).astype('float32')
+    my_relu = nn.ReLU()
+    with fluid.dygraph.guard():
+        data = fluid.dygraph.to_variable(data)
+        res = my_relu(data)  # [0, 0, 1]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/log_softmax_cn.rst

-log
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**