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docs/api/paddle/assign_cn.rst

@@ -1,20 +1,20 @@
-.. _cn_api_fluid_layers_assign:
+.. _cn_api_paddle_tensor_creation_assign:
 
 assign
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.assign(input,output=None)
+.. py:function:: paddle.assign(x,output=None)
 
 
 
 
 该OP将输入Tensor或numpy数组拷贝至输出Tensor。
 
 参数：
-    - **input** (Tensor|np.ndarray) - 输入Tensor，或numpy数组，或由基本数据组成的list/tuple，或基本数据，支持数据类型为float32, float64, int32, int64和bool。注意：由于当前框架的protobuf传输数据限制，float64数据会被转化为float32数据。
+    - **x** (Tensor|np.ndarray|list|tuple|scalar) - 输入Tensor，或numpy数组，或由基本数据组成的list/tuple，或基本数据，支持数据类型为float32, float64, int32, int64和bool。注意：由于当前框架的protobuf传输数据限制，float64数据会被转化为float32数据。
     - **output** (Tensor，可选) - 输出Tensor。如果为None，则创建一个新的Tensor作为输出Tensor，默认值为None。
 
-返回：输出Tensor，形状、数据类型、数据值和 ``input`` 一致。
+返回：输出Tensor，形状、数据类型、数据值和 ``x`` 一致。
 
 
 **代码示例**：
@@ -25,8 +25,8 @@ assign
     import numpy as np
     data = paddle.full(shape=[3, 2], fill_value=2.5, dtype='float64') # [[2.5, 2.5], [2.5, 2.5], [2.5, 2.5]]
     array = np.array([[1, 1],
-                    [3, 4],
-                    [1, 3]]).astype(np.int64)
+                      [3, 4],
+                      [1, 3]]).astype(np.int64)
     result1 = paddle.zeros(shape=[3, 3], dtype='float32')
     paddle.assign(array, result1) # result1 = [[1, 1], [3 4], [1, 3]]
     result2 = paddle.assign(data)  # result2 = [[2.5, 2.5], [2.5, 2.5], [2.5, 2.5]]

docs/api/paddle/increment_cn.rst

@@ -1,23 +1,26 @@
-.. _cn_api_fluid_layers_increment:
+.. _cn_api_tensor_increment:
 
 increment
 -------------------------------
 
 .. py:function:: paddle.increment(x, value=1.0, name=None)
 
 
-使输入Tensor ``x`` 的数据累加 ``value`` , 该OP通常用于循环次数的计数。
 
-参数:
-    - **x** (Tensor) – 元素个数为1的Tensor，数据类型必须为float32，float64，int32，int64。
-    - **value** (float，可选) – 需要增加的值，默认为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：Tensor，累加结果，形状、数据类型和 ``x`` 一致。
+该OP在控制流程中用来让 ``x`` 的数值增加 ``value`` 。
 
-**代码示例**
+**参数**:
+  - **x** (Tensor) – 输入张量，必须始终只有一个元素。支持的数据类型：float32，float64，int32，int64。
+  - **value** (float，可选) – ``x`` 的数值增量。默认值为1.0。
+  - **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。
 
-..  code-block:: python
+**返回**: Tensor，形状和数据类型同输入 ``x`` 。
+
+
+**代码示例**:
+
+.. code-block:: python
 
     import paddle
 

docs/api/paddle/nn/loss/CTCLoss_cn.rst → docs/api/paddle/nn/CTCLoss_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 CTCLoss
 -------------------------------
 
-.. py:class:: paddle.nn.loss.CTCLoss(blank=0, reduction='mean')
+.. py:class:: paddle.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean')
 
 该接口用于计算 CTC loss。该接口的底层调用了第三方 baidu-research::warp-ctc 的实现。
 也可以叫做 softmax with CTC，因为 Warp-CTC 库中插入了 softmax 激活函数来对输入的值进行归一化。

docs/api/paddle/nn/loss/L1Loss_cn.rst → docs/api/paddle/nn/L1Loss_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 L1Loss
 -------------------------------
 
-.. py:class:: paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='mean', name=None)
+.. py:class:: paddle.nn.L1Loss(reduction='mean', name=None)
 
 该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 `L1 loss` 损失。
 

docs/api/paddle/nn/function/grid_sample_cn.rst → docs/api/paddle/nn/functional/grid_sample_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 grid_sample
 -------------------------------
 
-.. py:function::  paddle.nn.function.grid_sample(x, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=True, name=None):
+.. py:function::  paddle.nn.functional.grid_sample(x, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=True, name=None):
 
 
 

docs/api/paddle/nn/functinoal/max_pool3d_cn.rst → docs/api/paddle/nn/functional/max_pool3d_cn.rst

@@ -4,7 +4,7 @@
 max_pool3d
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.functinoal.max_pool3d(x, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, return_mask=False, data_format="NCDHW", name=None))
+.. py:function:: paddle.nn.functional.max_pool3d(x, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, return_mask=False, data_format="NCDHW", name=None))
 该函数是一个三维最大池化函数，根据输入参数 `kernel_size`, `stride`,
 `padding` 等参数对输入 `x` 做最大池化操作。