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docs/api/paddle/add_cn.rst

@@ -22,14 +22,9 @@ add
 - :math:`X`：多维 Tensor。
 - :math:`Y`：多维 Tensor。
 
-如下两种情况使用该算子：
-第一种情况：
+以下情况使用该算子，该情况为：
 1. ``X`` 与 ``Y`` 的形状一样。
 2. ``Y`` 的形状是 ``X`` 的一部分连续的形状。
-第二种情况：
-1. 广播 ``Y`` 使其形状与 ``X`` 相同，其中 ``axis`` 是把 ``Y`` 广播到 ``X`` 的索引起始数。
-2. 如果 ``axis`` 是默认值-1，则 :math:`axis=rank(X)−rank(Y)`。
-3. ``Y`` 的最后一维形状为 1 时，该维度将会被忽略，比如 shape(Y) = (2, 1) => (2)。
 
 
 参数

docs/api/paddle/full_cn.rst

@@ -12,9 +12,9 @@ full
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **shape** (list|tuple|Tensor) – 指定创建 Tensor 的形状(shape)，数据类型为 int32 或者 int64。
-    - **fill_value** (bool|float|int|Tensor) - 用于初始化输出 Tensor 的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
-    - **dtype** （np.dtype|str，可选）- 输出变量的数据类型。若为 None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为 None。
+    - **shape** (list|tuple|Tensor) – 指定创建 Tensor 的形状(shape)，数据类型为 int32 或者 int64。如果 ``shape`` 是一个 list 或 tuple ，它的每个元素应该是整数或者是形状为[]的 0-D Tensor 。如果 ``shape`` 是一个 Tensor ，它应该是一个表示 list 的 1-D 张量。
+    - **fill_value** (bool|float|int|Tensor) - 用于初始化输出 Tensor 的常量数据的值。如果 fill_value 是一个 Tensor ，它应该是一个表示标量的 0-D Tensor。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
+    - **dtype** （np.dtype|str，可选）- 输出变量的数据类型，可以是 float16、float32、float64、int32、int64。如果 dytpe 为 None，则创建的 Tensor 的数据类型为 float32。默认值为 None。
     - **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

docs/api/paddle/nn/Conv2DTranspose_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@ Conv2DTranspose
 
 二维转置卷积层（Convlution2d transpose layer）
 
-该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCHW 或 NHWC 格式，其中 N 为批尺寸，C 为通道数（channel），H 为特征层高度，W 为特征层宽度。卷积核是 MCHW 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，H 是卷积核高度，W 是卷积核宽度。如果组数大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 `参考文献 <https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf/>`_。如果参数 bias_attr 不为 False，转置卷积计算会添加偏置项。
+该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCHW 或 NHWC 格式，其中 N 为批尺寸（batch size），C 为通道数（channel），H 为特征层高度，W 为特征层宽度。卷积核是 MCHW 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，H 是卷积核高度，W 是卷积核宽度。如果组数大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 `参考文献 <https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf/>`_。如果参数 bias_attr 不为 False，转置卷积计算会添加偏置项。
 
 输入 :math:`X` 和输出 :math:`Out` 函数关系如下：
 
@@ -39,11 +39,11 @@ Conv2DTranspose
   - **in_channels** (int) - 输入图像的通道数。
   - **out_channels** (int) - 卷积核的个数，和输出特征图通道数相同。
   - **kernel_size** (int|list|tuple) - 卷积核大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核的高和宽。如果为单个整数，表示卷积核的高和宽都等于该整数。
-  - **stride** (int|tuple，可选) - 步长大小。如果 ``stride`` 为元组或列表，则必须包含两个整型数，分别表示垂直和水平滑动步长。否则，表示垂直和水平滑动步长均为 ``stride``。默认值：1。
-  - **padding** (int|tuple，可选) - 填充大小。如果 ``padding`` 为元组或列表，则必须包含两个整型数，分别表示竖直和水平边界填充大小。否则，表示竖直和水平边界填充大小均为 ``padding``。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考下方形状 ``padding`` = "SAME"或  ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。默认值：0。
+  - **stride** (int|list|tuple，可选) - 步长大小。如果 ``stride`` 为元组或列表，则必须包含两个整型数，分别表示垂直和水平滑动步长。否则，表示垂直和水平滑动步长均为 ``stride``。默认值：1。
+  - **padding** (int|str|tuple|list，可选) - 填充大小。如果 ``padding`` 为元组或列表，则必须包含两个整型数，分别表示竖直和水平边界填充大小。否则，表示竖直和水平边界填充大小均为 ``padding``。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考下方形状 ``padding`` = "SAME"或  ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。默认值：0。
   - **output_padding** (int|list|tuple，可选) - 输出形状上一侧额外添加的大小。默认值：0。
   - **groups** (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据 Alex Krizhevsky 的深度卷积神经网络（CNN）论文中的分组卷积：当 group=2，卷积核的前一半仅和输入特征图的前一半连接。卷积核的后一半仅和输入特征图的后一半连接。默认值：1。
-  - **dilation** (int|tuple，可选) - 空洞大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核中的元素沿着高和宽的空洞。如果为单个整数，表示高和宽的空洞都等于该整数。默认值：1。
+  - **dilation** (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核中的元素沿着高和宽的空洞。如果为单个整数，表示高和宽的空洞都等于该整数。默认值：1。
   - **weight_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_paddle_ParamAttr` 。
   - **bias_attr** (ParamAttr|bool，可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。
   - **data_format** (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"。

docs/api/paddle/nn/initializer/Constant_cn.rst

@@ -13,7 +13,7 @@ Constant
 参数
 ::::::::::::
 
- - **value** (float16|float32，可选) - 用于初始化输入变量的值，默认值为 0。
+ - **value** (float16|float32，可选) - 用于初始化输入变量的值，默认值为 0.0。
 
 返回
 ::::::::::::

docs/api/paddle/rand_cn.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ rand
 参数
 ::::::::::
     - **shape** (list|tuple|Tensor) - 生成的随机 Tensor 的形状。如果 ``shape`` 是 list、tuple，则其中的元素可以是 int，或者是形状为[]且数据类型为 int32、int64 的 0-D Tensor。如果 ``shape`` 是 Tensor，则是数据类型为 int32、int64 的 1-D Tensor。
-    - **dtype** (str|np.dtype，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 float32、float64。当该参数值为 None 时，输出 Tensor 的数据类型为 float32。默认值为 None。
+    - **dtype** (str|np.dtype，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 float32、float64。当该参数值为 None 时，输出 Tensor 的数据类型为 float32。使用全局默认 dtype（详细信息请见 :ref:`get_default_dtype` ）。默认值为 None。
     - **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

docs/api/paddle/shape_cn.rst

@@ -32,7 +32,7 @@ shape 层。
 参数
 ::::::::::::
 
-        - **input** （Tensor）-  输入的多维 Tensor 或 SelectedRows，数据类型为 bfloat16，float16，float32，float64，int32，int64。如果输入是 SelectedRows 类型，则返回其内部持有 Tensor 的 shape。
+        - **input** （Variable）-  输入的多维 Tensor 或 SelectedRows，数据类型为 bool， bfloat16，float16，float32，float64，int32，int64。如果输入是 SelectedRows 类型，则返回其内部持有 Tensor 的 shape。
 
 
 返回

docs/api/paddle/static/InputSpec_cn.rst

@@ -4,17 +4,18 @@ InputSpec
 -------------------------------
 
 
-.. py:class:: paddle.static.InputSpec(shape=None, dtype='float32', name=None)
+.. py:class:: paddle.static.InputSpec(shape, dtype='float32', name=None, stop_gradient=False)
 用于描述模型输入的签名信息，包括 shape、dtype 和 name。
 
 此接口常用于指定高层 API 中模型的输入 Tensor 信息，或动态图转静态图时，指定被 ``paddle.jit.to_static`` 装饰的 forward 函数每个输入参数的 Tensor 信息。
 
 参数
 ::::::::::::
 
-  - **shape** (list|tuple)- 声明维度信息的 list 或 tuple，默认值为 None。
+  - **shape** (tuple(integers)|list[integers])- 声明维度信息的 list 或 tuple，默认值为 None。设置为 ``None`` 或 ``-1`` 时表示维度可以是任意大小。例如，可以将可变的批尺寸（batch size）设置为 ``None`` 或 ``-1`` 。
   - **dtype** (np.dtype|str，可选)- 数据类型，支持 bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。默认值为 float32。
-  - **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。
+  - **name** (str，可选) - 变量的名称，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
+  - **stop_gradient** (bool，可选) - 提示是否应该停止计算梯度，默认值为 False，表示不停止计算梯度。
 
 返回
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docs/api/paddle/static/load_inference_model_cn.rst

@@ -14,7 +14,7 @@ load_inference_model
 参数
 ::::::::::::
 
-  - **path_prefix** (str) – 模型的存储目录 + 模型名称（不包含后缀）。如果是 None，表示从内存加载模型。
+  - **path_prefix** (str|None) – 模型的存储目录 + 模型名称（不包含后缀）。如果是 None，表示从内存加载模型。
   - **executor** (Executor) – 运行模型的 ``executor``，详见 :ref:`api_guide_executor` 。
   - **kwargs** - 支持的 key 包括 'model_filename', 'params_filename'。(注意：kwargs 主要是用来做反向兼容的)。
 

docs/api/paddle/vision/transforms/Normalize__upper_cn.rst

@@ -10,8 +10,8 @@ Normalize
 参数
 :::::::::
 
-    - **mean** (list|tuple，可选) - 用于每个通道归一化的均值。
-    - **std** (list|tuple，可选) - 用于每个通道归一化的标准差值。
+    - **mean** (int|float|list|tuple，可选) - 用于每个通道归一化的均值。
+    - **std** (int|float|list|tuple，可选) - 用于每个通道归一化的标准差值。
     - **data_format** (str，可选) - 数据的格式，必须为 'HWC' 或 'CHW'。 默认值为 'CHW'。
     - **to_rgb** (bool，可选) - 是否转换为 ``rgb`` 的格式。默认值为 False。
     - **keys** (list[str]|tuple[str]，可选) - 与 ``BaseTransform`` 定义一致。默认值为 None。