[DOC] Clarify the difference of paddle.norm and np.linalg.norm

doc/paddle/api/paddle/tensor/linalg/norm_cn.rst

@@ -10,17 +10,26 @@ norm
 
 该OP将计算给定Tensor的矩阵范数（Frobenius 范数）和向量范数（向量1范数、2范数、或者通常的p范数）.
 
-参数：
+.. note::
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+    此API与`numpy.linalg.norm`存在差异。此API支持高阶张量（rank>=3）作为输入，输入`axis`对应的轴就可以计算出norm的值。但是`numpy.linalg.norm`仅支持一维向量和二维矩阵作为输入。特别需要注意的是，此API的P阶矩阵范数，实际上将矩阵摊平成向量计算。实际计算的是向量范数，而不是真正的矩阵范数。
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+参数
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     - **x** (Tensor) - 输入Tensor。维度为多维，数据类型为float32或float64。
     - **p** (float|string, 可选) - 范数(ord)的种类。目前支持的值为 `fro`、`inf`、`-inf`、`0`、`1`、`2`，和任何正实数p对应的p范数。默认值为 `fro` 。
     - **axis** (int|list|tuple, 可选) - 使用范数计算的轴。如果 ``axis`` 为None，则忽略input的维度，将其当做向量来计算。如果 ``axis`` 为int或者只有一个元素的list|tuple，``norm`` API会计算输入Tensor的向量范数。如果axis为包含两个元素的list，API会计算输入Tensor的矩阵范数。 当 ``axis < 0`` 时，实际的计算维度为 rank(input) + axis。默认值为 `None` 。
     - **keepdim** (bool，可选) - 是否在输出的Tensor中保留和输入一样的维度，默认值为False。当 :attr:`keepdim` 为False时，输出的Tensor会比输入 :attr:`input` 的维度少一些。 
     - **name** (str|None) - 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：
+返回
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     - 在指定axis上进行范数计算的Tensor，与输入input数据类型相同。
 
-**代码示例**：
+代码示例
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 .. code-block:: python