add isclose chinese doc

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -38,6 +38,7 @@ tensor数学操作
     " :ref:`paddle.addmm <cn_api_tensor_addmm>` ", "计算输入Tensor x和y的乘积，将结果乘以标量alpha，再加上input与beta的乘积，得到输出"
     " :ref:`paddle.all <cn_api_tensor_all>` ", "对指定维度上的Tensor元素进行逻辑与运算"
     " :ref:`paddle.allclose <cn_api_tensor_allclose>` ", "逐个检查输入Tensor x和y的所有元素是否均满足 ∣x−y∣≤atol+rtol×∣y∣"
+    " :ref:`paddle.isclose <cn_api_tensor_isclose>` ", "逐个检查输入Tensor x和y的所有元素是否满足 ∣x−y∣≤atol+rtol×∣y∣"
     " :ref:`paddle.any <cn_api_tensor_any>` ", "对指定维度上的Tensor元素进行逻辑或运算"
     " :ref:`paddle.asin <cn_api_fluid_layers_asin>` ", "arcsine函数"
     " :ref:`paddle.atan <cn_api_fluid_layers_atan>` ", "arctangent函数"

docs/api/paddle/isclose_cn.rst

@@ -0,0 +1,54 @@
+.. _cn_api_tensor_isclose:
+
+isclose
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, name=None)
+
+逐个检查x和y的所有元素是否均满足如下条件：
+
+..  math::
+    \left| x - y \right| \leq atol + rtol \times \left| y \right|
+
+该API的行为类似于 :math:`numpy.isclose` ，即逐个比较两个Tensor的所有元素是否在一定容忍误差范围内视为相等。
+
+参数
+:::::::::
+
+    - **x** (Tensor) - 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64。
+    - **y** (Tensor) - 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64。
+    - **rtol** (float，可选) - 相对容忍误差，默认值为1e-5。
+    - **atol** (float，可选) - 绝对容忍误差，默认值为1e-8。
+    - **equal_nan** (bool，可选) - 如果设置为True，则两个NaN数值将被视为相等，默认值为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
+:::::::::
+计算得到的布尔类型Tensor。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    x = paddle.to_tensor([10000., 1e-07])
+    y = paddle.to_tensor([10000.1, 1e-08])
+    result1 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
+                            equal_nan=False, name="ignore_nan")
+    np_result1 = result1.numpy()
+    # [True, False]
+    result2 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
+                                equal_nan=True, name="equal_nan")
+    np_result2 = result2.numpy()
+    # [True, False]
+    x = paddle.to_tensor([1.0, float('nan')])
+    y = paddle.to_tensor([1.0, float('nan')])
+    result1 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
+                            equal_nan=False, name="ignore_nan")
+    np_result1 = result1.numpy()
+    # [True, False]
+    result2 = paddle.isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08,
+                                equal_nan=True, name="equal_nan")
+    np_result2 = result2.numpy()
+    # [True, True]