update apis cn doc test=develop

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst

@@ -58,3 +58,4 @@ fluid.dygraph
     dygraph_cn/Tracer_cn.rst
     dygraph_cn/TranslatedLayer_cn.rst
     dygraph_cn/TreeConv_cn.rst
+    dygraph_cn/Flatten_cn.rst

doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Flatten_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_dygraph_Flatten:
+
+Flatten
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.nn.Flatten(start_axis=1, stop_axis=-1)
+
+
+
+该接口用于构建 ``Flatten`` 类的一个可调用对象，具体用法参照 ``代码示例`` 。根据给定的start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平。
+
+
+参数
+:::::::::
+    - **start_axis** (int): 展开的起始维度
+    - **stop_axis** (int): 展开的结束维度
+
+形状
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): 输入的Tensor
+
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+    
+    import paddle
+    from paddle.imperative import to_variable
+    import numpy as np
+    inp_np = np.ones([5, 2, 3, 4]).astype('float32')
+    
+    paddle.enable_imperative()
+    
+    inp_np = to_variable(inp_np)
+    flatten = paddle.nn.Flatten(start_axis=1, stop_axis=2)
+    flatten_res = flatten(inp_np)
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addmm_cn.rst

@@ -4,10 +4,7 @@
 addmm
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.addmm(input, x, y, alpha=1.0, beta=1.0, name=None)
-
-:alias_main: paddle.addmm
-:alias: paddle.addmm,paddle.tensor.addmm,paddle.tensor.math.addmm
+.. py:function:: paddle.addmm(input, x, y, beta=1.0, alpha=1.0, name=None)
 
 
 
@@ -18,40 +15,36 @@ addmm
 ..  math::
     out = alpha * x * y + beta * input
 
-参数:
-    - **input** （Variable）：输入Tensor input，数据类型支持float32, float64。
-    - **x** （Variable）：输入Tensor x，数据类型支持float32, float64。
-    - **y** （Variable）：输入Tensor y，数据类型支持float32, float64。
-    - **alpha** （float，可选）：乘以x*y的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
+参数
+:::::::::
+    - **input** （Tensor）：输入Tensor input，数据类型支持float32, float64。
+    - **x** （Tensor）：输入Tensor x，数据类型支持float32, float64。
+    - **y** （Tensor）：输入Tensor y，数据类型支持float32, float64。
     - **beta** （float，可选）：乘以input的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
+    - **alpha** （float，可选）：乘以x*y的标量，数据类型支持float32, float64，默认值为1.0。
     - **name** （str，可选）：具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
 
-返回：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入input数据类型一致。
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入input数据类型一致。
 
-返回类型：变量（Variable）
 
 
-**代码示例**:
+代码示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import numpy as np
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-
-    input = fluid.data(name='input', shape=[2, 2], dtype='float32')
-    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 2], dtype='float32')
-    y = fluid.data(name='y', shape=[2, 2], dtype='float32')
-    out = paddle.addmm( input=input, x=x, y=y, alpha=5.0, beta=0.5 )
-
     data_x = np.ones((2, 2)).astype(np.float32)
     data_y = np.ones((2, 2)).astype(np.float32)
     data_input = np.ones((2, 2)).astype(np.float32)
-
-    place =  fluid.CUDAPlace(0) if fluid.core.is_compiled_with_cuda() else fluid.CPUPlace()
-    exe = fluid.Executor(place)
-    results = exe.run(fluid.default_main_program(), 
-                      fetch_list=[out], feed={"input": data_input, 'x': data_x, "y": data_y})
-    print(np.array(results[0]))
+    paddle.enable_imperative()
+    x = paddle.imperative.to_variable(data_x)
+    y = paddle.imperative.to_variable(data_y)
+    input = paddle.imperative.to_variable(data_input)
+    out = paddle.tensor.addmm( input=input, x=x, y=y, beta=0.5, alpha=5.0 )
+    print( out.numpy() )
     # [[10.5 10.5]
     # [10.5 10.5]]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/bmm_cn.rst

@@ -5,9 +5,6 @@ bmm
 
 .. py:function:: paddle.tensor.bmm(x, y, name=None):
 
-:alias_main: paddle.bmm
-:alias: paddle.bmm,paddle.tensor.bmm,paddle.tensor.linalg.bmm
-
 
 
 对输入x及输入y进行矩阵相乘。
@@ -18,34 +15,35 @@ bmm
 
 例如：若x和y分别为（b, m, k）和 （b, k, n)的矩阵，则函数的输出为一个（b, m, n）的矩阵
 
-**参数**：
+参数
+:::::::::
     
-    -**x** (Variable) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。
-    -**y** (Variable) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。
+    -**x** (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。
+    -**y** (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。
     -**name** (str|None) : 该层名称（可选），如果设置为空，则自动为该层命名。
 
-**返回**：
-    - Variable (Tensor / LoDTensor)，矩阵相乘后的结果。
-
-**返回类型**：
-    - Variable（变量）。
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，矩阵相乘后的结果。
 
 
-**示例**:
+示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
     
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
+    # In imperative mode:
     # size input1: (2, 2, 3) and input2: (2, 3, 2)
     input1 = np.array([[[1.0, 1.0, 1.0],[2.0, 2.0, 2.0]],[[3.0, 3.0, 3.0],[4.0, 4.0, 4.0]]])
     input2 = np.array([[[1.0, 1.0],[2.0, 2.0],[3.0, 3.0]],[[4.0, 4.0],[5.0, 5.0],[6.0, 6.0]]])
-    with fluid.dygraph.guard():
-        x = fluid.dygraph.to_variable(input1)
-        y = fluid.dygraph.to_variable(input2)
-        out = paddle.bmm(x, y)
-        #output size: (2, 2, 2)
-        #output value:
-        #[[[6.0, 6.0],[12.0, 12.0]],[[45.0, 45.0],[60.0, 60.0]]]
-        out_np = out.numpy()
+    paddle.enable_imperative()
+    
+    x = paddle.imperative.to_variable(input1)
+    y = paddle.imperative.to_variable(input2)
+    out = paddle.bmm(x, y)
+    #output size: (2, 2, 2)
+    #output value:
+    #[[[6.0, 6.0],[12.0, 12.0]],[[45.0, 45.0],[60.0, 60.0]]]
+    out_np = out.numpy()
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/flatten_cn.rst

@@ -35,19 +35,24 @@ flatten op 根据给定的start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平
       得到:
         Out.shape = (3 * 100 * 100 * 4)
 
-参数：
+参数
+:::::::::
   - **x** (Tensor) - 多维Tensor, 数据类型可以为float32，float64，int8，int32或int64。
   - **start_axis** (int) - flatten展开的起始维度。
   - **stop_axis** (int) - flatten展开的结束维度。
   - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
 
-返回: 一个 Tensor，它包含输入Tensor的数据，但维度发生变化。输入将按照给定的start_axis 和 stop_axis展开。数据类型与输入x相同。
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 一个 Tensor，它包含输入Tensor的数据，但维度发生变化。输入将按照给定的start_axis 和 stop_axis展开。数据类型与输入x相同。
 
-抛出异常：
+抛出异常
+:::::::::
   - ValueError: 如果 x 不是一个Tensor
   - ValueError: 如果start_axis或者stop_axis不合法
 
-**代码示例**
+代码示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
 

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/tril_cn.rst

@@ -3,61 +3,49 @@
 tril
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.tril(input, diagonal=0, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.tril(x, diagonal=0, name=None)
 
-:alias_main: paddle.tril
-:alias: paddle.tril,paddle.tensor.tril,paddle.tensor.creation.tril
 
 
-
-返回输入矩阵 `input` 的下三角部分，其余部分被设为0。
+返回输入矩阵 `x` 的下三角部分，其余部分被设为0。
 矩形的下三角部分被定义为对角线上和下方的元素。
 
-参数:
-    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor) : 输入Tensor x，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
     - **diagonal** (int，可选) : 指定的对角线，默认值为0。如果diagonal = 0，表示主对角线; 如果diagonal是正数，表示主对角线之上的对角线; 如果diagonal是负数，表示主对角线之下的对角线。
     - **name** (str，可选)- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
 
-返回：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `input` 数据类型一致。
-
-返回类型：Variable
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `x` 数据类型一致。
 
 
-**代码示例**:
+代码示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import numpy as np
-    import paddle.tensor as tensor
-    import paddle.fluid as fluid
-
+    import paddle
     data = np.arange(1, 13, dtype="int64").reshape(3,-1)
     # array([[ 1,  2,  3,  4],
     #        [ 5,  6,  7,  8],
     #        [ 9, 10, 11, 12]])
-    x = fluid.data(shape=(-1, 4), dtype='int64', name='x')
-    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
-
-    # example 1, default diagonal
-    tril = tensor.tril(x)
-    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    paddle.enable_imperative()
+    x = paddle.imperative.to_variable(data)
+    
+    tril1 = paddle.tensor.tril(x)
     # array([[ 1,  0,  0,  0],
     #        [ 5,  6,  0,  0],
     #        [ 9, 10, 11,  0]])
-    
     # example 2, positive diagonal value
-    tril = tensor.tril(x, diagonal=2)
-    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    tril2 = paddle.tensor.tril(x, diagonal=2)
     # array([[ 1,  2,  3,  0], 
     #        [ 5,  6,  7,  8],
     #        [ 9, 10, 11, 12]])
-   
     # example 3, negative diagonal value
-    tril = tensor.tril(x, diagonal=-1)
-    tril_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[tril], return_numpy=True)
+    tril3 = paddle.tensor.tril(x, diagonal=-1)
     # array([[ 0,  0,  0,  0],
     #        [ 5,  0,  0,  0],
     #        [ 9, 10,  0,  0]])

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/triu_cn.rst

@@ -3,61 +3,50 @@
 triu
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.tensor.triu(input, diagonal=0, name=None)
+.. py:function:: paddle.tensor.triu(x, diagonal=0, name=None)
 
-:alias_main: paddle.triu
-:alias: paddle.triu,paddle.tensor.triu,paddle.tensor.creation.triu
 
 
-
-返回输入矩阵 `input` 的上三角部分，其余部分被设为0。
+返回输入矩阵 `x` 的上三角部分，其余部分被设为0。
 矩形的上三角部分被定义为对角线上和上方的元素。
 
-参数:
-    - **input** (Variable) : 输入Tensor input，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor) : 输入Tensor x，数据类型支持 `float32`, `float64`, `int32`, `int64` 。
     - **diagonal** (int，可选) : 指定的对角线，默认值为0。如果diagonal = 0，表示主对角线; 如果diagonal是正数，表示主对角线之上的对角线; 如果diagonal是负数，表示主对角线之下的对角线。
     - **name** (str，可选)- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
 
-返回：计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `input` 数据类型一致。
+返回
+:::::::::
+``Tensor``, 计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入 `x` 数据类型一致。
 
-返回类型：Variable
 
 
-**代码示例**:
+代码示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import numpy as np
-    import paddle.fluid as fluid
-    import paddle.tensor as tensor
-
+    import paddle
     data = np.arange(1, 13, dtype="int64").reshape(3,-1)
     # array([[ 1,  2,  3,  4],
     #        [ 5,  6,  7,  8],
     #        [ 9, 10, 11, 12]])
-    x = fluid.data(shape=(-1, 4), dtype='int64', name='x')
-    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
-
+    paddle.enable_imperative()
     # example 1, default diagonal
-    triu = tensor.triu(x)
-    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    x = paddle.imperative.to_variable(data)
+    triu1 = paddle.tensor.triu(x)
     # array([[ 1,  2,  3,  4],
     #        [ 0,  6,  7,  8],
     #        [ 0,  0, 11, 12]])
-    
     # example 2, positive diagonal value
-    triu = tensor.triu(x, diagonal=2)
-    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    triu2 = paddle.tensor.triu(x, diagonal=2)
     # array([[0, 0, 3, 4],
     #        [0, 0, 0, 8],
     #        [0, 0, 0, 0]])
-    
     # example 3, negative diagonal value
-    triu = tensor.triu(x, diagonal=-1)
-    triu_out, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x": data},
-        fetch_list=[triu], return_numpy=True)
+    triu3 = paddle.tensor.triu(x, diagonal=-1)
     # array([[ 1,  2,  3,  4],
     #        [ 5,  6,  7,  8],
     #        [ 0, 10, 11, 12]])