[Docathon][Add API Legend No.37]+给unbind API文档增加图例并修改了中文文档

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -399,6 +399,7 @@ tensor 元素操作相关（如：转置，reshape 等）
 
     " :ref:`paddle.broadcast_to <cn_api_paddle_broadcast_to>` ", "根据 shape 指定的形状广播 x ，广播后， x 的形状和 shape 指定的形状一致"
     " :ref:`paddle.broadcast_tensors <cn_api_paddle_broadcast_tensors>` ", "对一组输入 Tensor 进行广播操作, 输入应符合广播规范"
+    " :ref:`paddle.cartesian_prod <cn_api_paddle_cartesian_prod>` ", "对输入 Tensor 序列进行笛卡尔积操作"
     " :ref:`paddle.cast <cn_api_paddle_cast>` ", "将输入的 x 的数据类型转换为 dtype 并输出"
     " :ref:`paddle.chunk <cn_api_paddle_chunk>` ", "将输入 Tensor 分割成多个子 Tensor"
     " :ref:`paddle.concat <cn_api_paddle_concat>` ", "对输入沿 axis 轴进行联结，返回一个新的 Tensor"

docs/api/paddle/cartesian_prod_cn.rst

@@ -0,0 +1,28 @@
+.. _cn_api_paddle_cartesian_prod:
+
+cartesian_prod
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.cartesian_prod(x, name=None)
+
+
+对指定的 tensor 序列进行笛卡尔积操作。该行为类似于 python 标准库中的 itertools.product 方法。
+相当于将所有的输入 tensors 转换为列表后，对其使用 itertools.product 方法，最终将返回的列表转换为 tensor。
+
+
+参数
+:::::::::
+
+        - **x** (list[Tensor]|tuple[Tensor]) – 任意数量的 1-D Tensor 序列，支持的数据类型：bfloat16、float16、float32、float64、int32、int64、complex64、complex128。
+
+        - **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
+:::::::::
+
+笛卡尔积运算后的 Tensor，数据类型与输入 Tensor 相同。
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.cartesian_prod

docs/api/paddle/fluid/Overview_cn.rst

@@ -3,4 +3,4 @@
 paddle.fluid
 ---------------------
 .. warning::
-    从飞桨框架 2.5 版本开始，我们已经废弃了 `paddle.fluid` namespace 下的 API，请使用其他的替代 API。
+    从飞桨框架 2.5 版本开始，我们已经废弃了 `paddle.fluid` namespace 下的 API，请使用其他的替代 API，请参考 :ref:`cn_guides_api_mapping` 获取更多信息。如有疑问，请于 `Issue 区 <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues>`_ 按规范提交 Issue。

docs/api/paddle/histogram_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 histogram
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.histogram(input, bins=100, min=0, max=0, name=None)
+.. py:function:: paddle.histogram(input, bins=100, min=0, max=0, weight=None, density=False, name=None)
 
 计算输入 Tensor 的直方图。以 min 和 max 为 range 边界，将其均分成 bins 个直条，然后将排序好的数据划分到各个直条(bins)中。如果 min 和 max 都为 0，则利用数据中的最大最小值作为边界。
 
@@ -14,11 +14,13 @@ histogram
     - **bins** (int，可选) - 直方图 bins(直条)的个数，默认为 100。
     - **min** (int，可选) - range 的下边界(包含)，默认为 0。
     - **max** (int，可选) - range 的上边界(包含)，默认为 0。
+    - **weight** (Tensor，可选) - 权重 Tensor，维度和 input 相同。如果提供，输入中的每个值都将以对应的权重值进行计数(而不是 1)。默认为 None。
+    - **density** (bool，可选) - 如果为 False，则返回直方图中每个 bin 的计数。如果为 True，则返回直方图中每个 bin 经过归一化后的概率密度函数的值，使得直方图的积分(即所有 bin 的面积)等于 1。默认为 False。
     - **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，数据为 int64 类型，维度为(nbins,)。
+Tensor，维度为(nbins,)。如果 density 为 True 或者 weight 不为 None，则返回的 Tensor 的数据类型为 float32；否则为 int64。
 
 代码示例
 ::::::::::::

docs/api/paddle/nn/AvgPool3D_cn.rst

@@ -32,12 +32,12 @@ AvgPool3D
 参数
 :::::::::
     - **kernel_size** (int|list|tuple)：池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含三个整数值，(pool_size_Depth, pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则表示 D，H 和 W 维度上均为该值，比如若 pool_size=2，则池化核大小为[2,2,2]。
-    - **stride** (int|list|tuple，可选)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数，(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示 H 和 W 维度上 stride 均为该值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。
+    - **stride** (int|list|tuple，可选)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含三个整数，(pool_stride_Depth, pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示 D，H 和 W 维度上 stride 均为该值。默认值为 None，这时会使用 kernel_size 作为 stride。
     - **padding** (str|int|list|tuple，可选) 池化填充。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 3 个整数值：[pad_depth, pad_height, pad_width]；(2)包含 6 个整数值：[pad_depth_front, pad_depth_back, pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含 5 个二元组：当 data_format 为"NCDHW"时为[[0,0], [0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NDHWC"时为[[0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示 D、H 和 W 维度上均为该值。默认值：0。
     - **ceil_mode** (bool，可选)：是否用 ceil 函数计算输出高度和宽度。如果是 True，则使用 `ceil` 计算输出形状的大小。默认为 False
     - **exclusive** (bool，可选)：是否在平均池化模式忽略填充值，默认是 `True`。
     - **divisor_override** (int|float，可选)：如果指定，它将用作除数，否则根据`kernel_size`计算除数。默认`None`。
-    - **data_format** (str，可选)：输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NDCHW"。
+    - **data_format** (str，可选)：输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCDHW"。
     - **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。
 
 

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -205,6 +205,7 @@ Transformer 相关
 
     " :ref:`paddle.nn.MultiHeadAttention <cn_api_paddle_nn_MultiHeadAttention>` ", "多头注意力机制"
     " :ref:`paddle.nn.functional.scaled_dot_product_attention <cn_api_paddle_nn_functional_scaled_dot_product_attention>` ", "点乘注意力机制，并在此基础上加入了对注意力权重的缩放"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.sparse_attention <cn_api_paddle_nn_functional_sparse_attention>` ", "稀疏版本的 Attention API，对 Transformer 模块中的 Attention 矩阵进行了稀疏化，从而减少内存消耗和计算量"
     " :ref:`paddle.nn.Transformer <cn_api_paddle_nn_Transformer>` ", "Transformer 模型"
     " :ref:`paddle.nn.TransformerDecoder <cn_api_paddle_nn_TransformerDecoder>` ", "Transformer 解码器"
     " :ref:`paddle.nn.TransformerDecoderLayer <cn_api_paddle_nn_TransformerDecoderLayer>` ", "Transformer 解码器层"
@@ -264,13 +265,15 @@ Loss 层
     " :ref:`paddle.nn.CrossEntropyLoss <cn_api_paddle_nn_CrossEntropyLoss>` ", "交叉熵损失层"
     " :ref:`paddle.nn.CTCLoss <cn_api_paddle_nn_CTCLoss>` ", "CTCLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.HSigmoidLoss <cn_api_paddle_nn_HSigmoidLoss>` ", "层次 sigmoid 损失层"
+    " :ref:`paddle.nn.HingeEmbeddingLoss <cn_api_paddle_nn_HingeEmbeddingLoss>` ", "HingeEmbeddingLoss 损失层"
     " :ref:`paddle.nn.KLDivLoss <cn_api_paddle_nn_KLDivLoss>` ", "Kullback-Leibler 散度损失层"
     " :ref:`paddle.nn.L1Loss <cn_api_paddle_nn_L1Loss>` ", "L1 损失层"
     " :ref:`paddle.nn.MarginRankingLoss <cn_api_paddle_nn_MarginRankingLoss>` ", "MarginRankingLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.MSELoss <cn_api_paddle_nn_MSELoss>` ", "均方差误差损失层"
     " :ref:`paddle.nn.NLLLoss <cn_api_paddle_nn_NLLLoss>` ", "NLLLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.GaussianNLLLoss <cn_api_paddle_nn_GaussianNLLLoss>` ", "GaussianNLLLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.PoissonNLLLoss <cn_api_paddle_nn_PoissonNLLLoss>`", "PoissonNLLLoss 层"
+    " :ref:`paddle.nn.RNNTLoss <cn_api_paddle_nn_RNNTLoss>`", "RNNTLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.SmoothL1Loss <cn_api_paddle_nn_SmoothL1Loss>` ", "平滑 L1 损失层"
     " :ref:`paddle.nn.SoftMarginLoss <cn_api_paddle_nn_SoftMarginLoss>` ", "SoftMarginLoss 层"
     " :ref:`paddle.nn.TripletMarginLoss <cn_api_paddle_nn_TripletMarginLoss>` ", "TripletMarginLoss 层"
@@ -516,6 +519,8 @@ Embedding 相关函数
     " :ref:`paddle.nn.functional.triplet_margin_loss <cn_api_paddle_nn_functional_triplet_margin_loss>` ", "用于计算 TripletMarginLoss"
     " :ref:`paddle.nn.functional.triplet_margin_with_distance_loss <cn_api_paddle_nn_functional_triplet_margin_with_distance_loss>` ", "用户自定义距离函数用于计算 triplet margin loss 损失"
     " :ref:`paddle.nn.functional.multi_label_soft_margin_loss <cn_api_paddle_nn_functional_multi_label_soft_margin_loss>` ", "用于计算多分类的 hinge loss 损失函数"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.hinge_embedding_loss <cn_api_paddle_nn_functional_hinge_embedding_loss>` ", "计算输入 input 和标签 label（包含 1 和 -1） 间的 `hinge embedding loss` 损失"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.rnnt_loss <cn_api_paddle_nn_functional_rnnt_loss>` ", "计算 RNNT loss，也可以叫做 softmax with RNNT"
     " :ref:`paddle.nn.functional.multi_margin_loss <cn_api_paddle_nn_functional_multi_margin_loss>` ", "用于计算 multi margin loss 损失函数"
     " :ref:`paddle.nn.functional.adaptive_log_softmax_with_loss <cn_api_paddle_nn_functional_adaptive_log_softmax_with_loss>` ", "自适应 logsoftmax 损失函数"
 
@@ -548,6 +553,7 @@ Embedding 相关函数
     " :ref:`paddle.nn.functional.temporal_shift <cn_api_paddle_nn_functional_temporal_shift>` ", "用于对输入 X 做时序通道 T 上的位移操作，为 TSM 中使用的操作"
     " :ref:`paddle.nn.functional.upsample <cn_api_paddle_nn_functional_upsample>` ", "用于调整一个 batch 中图片的大小"
     " :ref:`paddle.nn.functional.class_center_sample <cn_api_paddle_nn_functional_class_center_sample>` ", "用于 PartialFC 类别中心采样"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.channel_shuffle <cn_api_paddle_nn_functional_channel_shuffle>` ", "将一个形为[N, C, H, W]或是[N, H, W, C]的 Tensor 按通道分成 g 组，得到形为[N, g, C/g, H, W]或[N, H, W, g, C/g]的 Tensor，然后转置为[N, C/g, g, H, W]或[N, H, W, C/g, g]的形状，最后重新排列为原来的形状"
 
 .. _about_initializer:
 

docs/api/paddle/round_cn.rst

@@ -25,6 +25,7 @@ round
 
 
     - **x** (Tensor) - 支持任意维度的 Tensor。数据类型为 float32，float64 或 float16。
+    - **decimals** (int，可选)  - 要舍入到的小数点位数。如果 decimals 为负数，则指定小数点左边的位数。默认为 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

docs/api/paddle/unbind_cn.rst

@@ -10,6 +10,11 @@ unbind
 
 将输入 Tensor 按照指定的维度分割成多个子 Tensor。
 
+下面展示了将一个形状为[3,4,5]的向量通过 unbind 操作，沿着 Axis=0 维度分割，转为为三个形状为[4,5]的二维张量的例子。通过比较，可以清晰地看到转变前后各个元素的对应关系。值得注意的是，沿着 Axis=0 维度分割，仅能 unbind 出三个张量，同理，沿着 Axis=1，仅能 unbind 出四个张量，以此类推。
+
+.. image:: ../../images/api_legend/unbind.png
+   :alt: 图例
+
 参数
 :::::::::
        - **input** (Tensor) - 输入变量，数据类型为 float16、loat32、float64、int32、int64、complex64、complex128 的多维 Tensor。

docs/dev_guides/index_en.rst

@@ -6,13 +6,13 @@ We very much welcome you to participate in the construction of the paddle. The f
 
 Similarly, if you feel that this document is missing, or that the description is unclear, we also welcome you to contribute to this series of documents.
 
-- `Kernel Primitives API <./kernel_primitive_api/index_cn.html>`_ : Introduce the block-level CUDA functions provided by PaddlePaddle to speed up operator development.
+- `Kernel Primitives API <./op_optimization/kernel_primitive_api/index_en.html>`_ : Introduce the block-level CUDA functions provided by PaddlePaddle to speed up operator development.
 - `custom_device_docs <./custom_device_docs/index_en.html>`_ : Contribution guidelines overview.
 
 
 ..  toctree::
     :hidden:
 
 
-    kernel_primitive_api/index_en.rst
+    op_optimization/kernel_primitive_api/index_en.rst
     custom_device_docs/index_en.rst

docs/faq/install_cn.md

@@ -1,5 +1,19 @@
 # 安装常见问题
 
+#### 问题：conda 环境下安装 paddlepaddle 3.0.0b0 版本，运行`import paddle`时报错,报错信息为找不到 libpython.so 文件
+
++ 问题描述：
+> ImportError: libpython3.12.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
+
++ 问题分析：
+遇到该问题是因为 3.0.0b0 版本中增加了对于 libpython 的依赖，但是使用 conda 安装的 python 环境时，未把 libpython.so 文件所在路径加入到环境变量中，导致找不到该文件。
+
++ 解决办法：
+例如：执行`find / -name libpython3.12.so.1.0`, 发现 libpython 的路径如`/opt/conda/lib/`，使用如下命令安装即可;
+
+```bash
+export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/opt/conda/lib/
+```
 
 ##### 问题：使用过程中报找不到 tensorrt 库的日志
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.BoolTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.BoolTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.BoolTensor
 
 ### [torch.BoolTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.ByteTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.ByteTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.ByteTensor
 
 ### [torch.ByteTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.DoubleTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.DoubleTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.DoubleTensor
 
 ### [torch.DoubleTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.FloatTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.FloatTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.FloatTensor
 
 ### [torch.FloatTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.HalfTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.HalfTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.HalfTensor
 
 ### [torch.HalfTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.IntTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.IntTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.IntTensor
 
 ### [torch.IntTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.LongTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.LongTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.LongTensor
 
 ### [torch.LongTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.ShortTensor.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.ShortTensor
+## [ paddle 参数更多 ] torch.ShortTensor
 
 ### [torch.ShortTensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.argwhere.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.argwhere
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.argwhere
 ### [torch.Tensor.argwhere](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.argwhere.html#torch.Tensor.argwhere)
 
 ```python

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.corrcoef.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [仅 paddle 参数更多]torch.Tensor.corrcoef
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.corrcoef
 
 ### [torch.Tensor.corrcoef](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.corrcoef.html#torch.Tensor.corrcoef)
 
@@ -12,7 +12,7 @@ torch.Tensor.corrcoef()
 paddle.Tensor.corrcoef(rowvar=True)
 ```
 
-仅 paddle 参数更多，具体如下：
+其中 Paddle 相比 PyTorch 支持更多其他参数，具体如下：
 
 ### 参数映射
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.count_nonzero.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [仅 paddle 参数更多]torch.Tensor.count_nonzero
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.count_nonzero
 ### [torch.Tensor.count_nonzero](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.count_nonzero.html#torch.Tensor.count_nonzero)
 
 ```python

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.cov.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cov
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cov
 ### [torch.Tensor.cov](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.cov.html#torch.Tensor.cov)
 
 ```python
@@ -15,7 +15,7 @@ paddle.Tensor.cov(rowvar=True,
                   name=None)
 ```
 
-仅 paddle 参数更多，具体如下：
+其中 Paddle 相比 PyTorch 支持更多其他参数，具体如下：
 
 ### 参数映射
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.cummax.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cummax
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cummax
 
 ### [torch.Tensor.cummax](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.cummax.html?highlight=cummax#torch.Tensor.cummax)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.cummin.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cummin
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.cummin
 
 ### [torch.Tensor.cummin](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.cummin.html?highlight=cummin#torch.Tensor.cummin)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.fill_diagonal_.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.fill_diagonal_
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.fill_diagonal_
 
 ### [torch.Tensor.fill_diagonal_](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.fill_diagonal_.html?highlight=fill_diagonal_#torch.Tensor.fill_diagonal_)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.fliplr.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.fliplr
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.fliplr
 
 ### [torch.Tensor.fliplr](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.fliplr.html?highlight=fliplr#torch.Tensor.fliplr)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.flipud.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.flipud
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.flipud
 
 ### [torch.Tensor.flipud](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.flipud.html?highlight=flipud#torch.Tensor.flipud)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.item.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.Tensor.item
+## [ paddle 参数更多 ] torch.Tensor.item
 
 ### [torch.Tensor.item](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.item.html#torch-tensor-item)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.logcumsumexp.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.logcumsumexp
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.logcumsumexp
 
 ### [torch.Tensor.logcumsumexp](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.logcumsumexp.html?highlight=logcumsumexp#torch.Tensor.logcumsumexp)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.logical_and.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_and
+## [ paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_and
 
 ### [torch.Tensor.logical_and](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.logical_and.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.logical_not.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_not
+## [ paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_not
 
 ### [torch.Tensor.logical_not](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.logical_not.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.logical_or.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_or
+## [ paddle 参数更多 ] torch.Tensor.logical_or
 
 ### [torch.Tensor.logical_or](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.logical_or.html)
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.matmul.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅 paddle 参数更多 ]torch.Tensor.matmul
+## [ paddle 参数更多 ]torch.Tensor.matmul
 
 ### [torch.Tensor.matmul](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.matmul.html)
 
@@ -12,12 +12,12 @@ torch.Tensor.matmul(other)
 paddle.Tensor.matmul(y, transpose_x=False, transpose_y=False, name=None)
 ```
 
-其中 PyTorch 和 Paddle 功能一致，仅 Paddle 参数更多，具体如下：
+其中 Paddle 相比 PyTorch 支持更多其他参数，具体如下：
 
 ### 参数映射
 
 | PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
 | ------- | ------------ | ---- |
 | other   | y            |  输入变量，仅参数名不一致。 |
-| -       | transpose_x  |  相乘前是否转置 x，仅 Paddle 参数更多，保持默认即可。 |
-| -       | transpose_y  |  相乘前是否转置 y，仅 Paddle 参数更多，保持默认即可。 |
+| -       | transpose_x  |  相乘前是否转置 x，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 |
+| -       | transpose_y  |  相乘前是否转置 y，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 |