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ci_scripts/hooks/pre-doc-compile.sh

@@ -29,7 +29,7 @@ done
 
 ## 2 convert all ipynb files to markdown, and delete the ipynb files.
 # ../practices/**/*.ipynb
-for i in ${SCRIPT_DIR}/../../docs/practices/**/*.ipynb ; do
+for i in $(find ${SCRIPT_DIR}/../../docs/ -name '*.ipynb' -type f ) ; do
     echo "convert $i to markdown and delete ipynb"
     jupyter nbconvert --to markdown "$i"
     rm "$i"

docs/api/api_aliases.ini

@@ -0,0 +1,6 @@
+[help]
+help_zh=左侧是target name，右侧是origin name， 如paddle.device.cuda.Event=paddle.fluid.core_avx.CUDAEvent
+
+[en]
+paddle.device.cuda.Event=paddle.fluid.core_avx.CUDAEvent
+paddle.device.cuda.Stream=paddle.fluid.core_avx.CUDAStream

docs/api/gen_doc.py

@@ -414,6 +414,7 @@ def set_api_sketch():
         paddle.nn.utils,
         paddle.static,
         paddle.static.nn,
+        paddle.signal,
         paddle.io,
         paddle.jit,
         paddle.metric,
@@ -427,6 +428,7 @@ def set_api_sketch():
         paddle.utils.profiler,
         paddle.utils.cpp_extension,
         paddle.utils.unique_name,
+        paddle.utils.dlpack,
         paddle.sysconfig,
         paddle.vision,
         paddle.vision.datasets,

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -32,12 +32,14 @@ tensor数学操作
     :widths: 10, 30
 
     " :ref:`paddle.abs <cn_api_fluid_layers_abs>` ", "绝对值函数"
+    " :ref:`paddle.angle <cn_api_paddle_angle>` ", "相位角函数"
     " :ref:`paddle.acos <cn_api_fluid_layers_acos>` ", "arccosine函数"
     " :ref:`paddle.add <cn_api_tensor_add>` ", "Tensor逐元素相加"
     " :ref:`paddle.add_n <cn_api_tensor_add_n>` ", "对输入的一至多个Tensor或LoDTensor求和"
     " :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"
@@ -61,7 +63,6 @@ tensor数学操作
     " :ref:`paddle.greater_equal <cn_api_tensor_cn_greater_equal>` ", "逐元素地返回 x>=y 的逻辑值"
     " :ref:`paddle.greater_than <cn_api_tensor_cn_greater_than>` ", "逐元素地返回 x>y 的逻辑值"
     " :ref:`paddle.increment <cn_api_tensor_increment>` ", "在控制流程中用来让 x 的数值增加 value"
-    " :ref:`paddle.inverse <cn_api_tensor_inverse>` ", "计算方阵的逆"
     " :ref:`paddle.kron <cn_api_paddle_tensor_kron>` ", "计算两个张量的克罗内克积"
     " :ref:`paddle.less_equal <cn_api_tensor_cn_less_equal>` ", "逐元素地返回 x<=y 的逻辑值"
     " :ref:`paddle.less_than <cn_api_tensor_cn_less_than>` ", "逐元素地返回 x<y 的逻辑值"
@@ -112,6 +113,9 @@ tensor数学操作
     " :ref:`paddle.diagonal <cn_api_tensor_diagonal>` ", "根据给定的轴 axis 返回输入 Tensor 的局部视图"
     " :ref:`paddle.trunc <cn_api_tensor_trunc>` ", "对输入 Tensor 每个元素的小数部分进行截断"
     " :ref:`paddle.log1p <cn_api_paddle_tensor_log1p>` ", "该OP计算Log1p（加一的自然对数）结果"
+    " :ref:`paddle.diff <cn_api_tensor_diff>` ", "沿着指定维度对输入Tensor计算n阶的前向差值"
+    " :ref:`paddle.rad2deg <cn_api_paddle_tensor_rad2deg>` ", "将元素从弧度的角度转换为度"
+    " :ref:`paddle.deg2rad <cn_api_paddle_tensor_deg2rad>` ", "将元素从度的角度转换为弧度"
 
 .. _tensor_logic:
 
@@ -236,20 +240,16 @@ tensor线性代数相关
 
     " :ref:`paddle.bincount <cn_api_tensor_bincount>` ", "统计输入张量中元素的出现次数"
     " :ref:`paddle.bmm <cn_api_paddle_tensor_bmm>` ", "对输入x及输入y进行矩阵相乘"
-    " :ref:`paddle.cholesky <cn_api_tensor_cholesky>` ", "计算一个对称正定矩阵或一批对称正定矩阵的Cholesky分解"
     " :ref:`paddle.cross <cn_api_tensor_linalg_cross>` ", "计算张量 x 和 y 在 axis 维度上的向量积（叉积）"
     " :ref:`paddle.dist <cn_api_tensor_linalg_dist>` ", "计算 (x-y) 的 p 范数（p-norm）"
     " :ref:`paddle.dot <cn_api_paddle_tensor_linalg_dot>` ", "计算向量的内积"
     " :ref:`paddle.histogram <cn_api_tensor_histogram>` ", "计算输入张量的直方图"
     " :ref:`paddle.matmul <cn_api_tensor_matmul>` ", "计算两个Tensor的乘积，遵循完整的广播规则"
-    " :ref:`paddle.matrix_power <cn_api_tensor_matrix_power>` ", "计算一个（或一批）方阵的 n 次幂"
     " :ref:`paddle.mv <cn_api_tensor_mv>` ", "计算矩阵 x 和向量 vec 的乘积"
-    " :ref:`paddle.norm <cn_api_tensor_norm>` ", "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）"
     " :ref:`paddle.rank <cn_api_fluid_layers_rank>` ", "计算输入Tensor的维度（秩）"
     " :ref:`paddle.t <cn_api_paddle_tensor_t>` ", "对小于等于2维的Tensor进行数据转置"
     " :ref:`paddle.tril <cn_api_tensor_tril>` ", "返回输入矩阵 input 的下三角部分，其余部分被设为0"
     " :ref:`paddle.triu <cn_api_tensor_triu>` ", "返回输入矩阵 input 的上三角部分，其余部分被设为0"
-    " :ref:`paddle.multi_dot<cn_api_tensor_multi_dot>` ", "计算多个矩阵相乘"
 
 .. _tensor_manipulation:
 
@@ -299,7 +299,7 @@ tensor元素操作相关（如：转置，reshape等）
 .. einsum:
 
 爱因斯坦求和
-：：：：：：
+::::::::::::::::::
 
 .. csv-table::
     :header: "API名称", "API功能"

docs/api/paddle/Tensor/Overview_en.rst

@@ -69,6 +69,7 @@ Methods
     addmm
     all
     allclose
+    angle
     any
     argmax
     argmin
@@ -113,6 +114,7 @@ Methods
     dist
     divide
     dot
+    diff
     eigvals
     equal
     equal_all
@@ -143,6 +145,7 @@ Methods
     index_sample
     index_select
     inverse
+    isclose
     is_empty
     is_tensor
     isfinite

docs/api/paddle/Tensor_cn.rst

@@ -212,6 +212,15 @@ abs(name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_fluid_layers_abs`
 
+angle(name=None)
+:::::::::
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_paddle_angle`
+
 acos(name=None)
 :::::::::
 
@@ -271,6 +280,15 @@ allclose(y, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_tensor_allclose`
 
+isclose(x, y, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, name=None)
+:::::::::
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_tensor_isclose`
+
 any(axis=None, keepdim=False, name=None)
 :::::::::
 
@@ -480,7 +498,7 @@ cholesky(upper=False, name=None)
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_tensor_cholesky`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_cholesky`
 
 chunk(chunks, axis=0, name=None)
 :::::::::
@@ -671,6 +689,17 @@ cumsum(axis=None, dtype=None, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_tensor_cn_cumsum`
 
+deg2rad(x, name=None)
+:::::::::
+
+将元素从度的角度转换为弧度
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_paddle_tensor_deg2rad`
+
 detach()
 :::::::::
 
@@ -748,6 +777,15 @@ dot(y, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_paddle_tensor_linalg_dot`
 
+diff(x, n=1, axis=-1, prepend=None, append=None, name=None)
+:::::::::
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_tensor_diff`
+
 equal(y, name=None)
 :::::::::
 
@@ -814,7 +852,7 @@ eigvals(y, name=None)
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_paddle_linalg_eigvals`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_eigvals`
 
 fill_(x, value, name=None)
 :::::::::
@@ -1076,14 +1114,14 @@ index_select(index, axis=0, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_tensor_search_index_select`
 
-inverse(name=None)
+inv(name=None)
 :::::::::
 
 返回：计算后的Tensor
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_tensor_inverse`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_inv`
 
 is_empty(cond=None)
 :::::::::
@@ -1263,7 +1301,7 @@ matrix_power(x, n, name=None)
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_tensor_matrix_power`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_matrix_power`
 
 max(axis=None, keepdim=False, name=None)
 :::::::::
@@ -1402,7 +1440,7 @@ norm(p=fro, axis=None, keepdim=False, name=None)
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_tensor_norm`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_norm`
 
 not_equal(y, name=None)
 :::::::::
@@ -1479,6 +1517,17 @@ prod(axis=None, keepdim=False, dtype=None, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_tensor_cn_prod`
 
+rad2deg(x, name=None)
+:::::::::
+
+将元素从弧度的角度转换为度
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_paddle_tensor_rad2deg`
+
 rank()
 :::::::::
 
@@ -1950,6 +1999,15 @@ transpose(perm, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_fluid_layers_transpose`
 
+triangular_solve(b, upper=True, transpose=False, unitriangular=False, name=None)
+:::::::::
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_triangular_solve`
+
 trunc(name=None)
 :::::::::
 
@@ -2064,7 +2122,7 @@ multi_dot(x, name=None)
 
 返回类型：Tensor
 
-请参考 :ref:`cn_api_tensor_multi_dot`
+请参考 :ref:`cn_api_linalg_multi_dot`
 
 solve(x, y name=None)
 :::::::::

docs/api/paddle/angle_cn.rst

@@ -0,0 +1,27 @@
+.. _cn_api_paddle_angle:
+
+angle
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.angle(x, name=None)
+
+
+逐元素计算复数的相位角。对于非负实数，相位角为 0，而对于负实数，相位角为 :math:`\pi`.
+
+.. math::
+
+    angle(x) = arctan2(x.imag, x.real)
+
+参数
+:::::::::
+    - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：complex64, complex128 或 float32, float64。
+    - name (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+:::::::::
+输出实数Tensor，与 ``x`` 的数值精度一致。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.angle

docs/api/paddle/bincount_cn.rst

@@ -12,7 +12,7 @@ bincount
 
     - **x** (Tensor) - 输入Tensor。必须是一维Tensor，其中元素必须大于等于0，数据类型为int32, int64。
     - **weights** (Tensor, 可选) - weights Tensor，代表输入Tensor中每个元素的权重。长度必须与输入Tensor相同。数据类型为int32, int64, float32或float64。默认为None
-    - **minlength** (int, 可选) - 输出Tensor的最小长度，如果大于输入Tensor的长度，则多出的位置补0。该值必须大于等于0。默认为0。
+    - **minlength** (int, 可选) - 输出Tensor的最小长度，如果大于输入Tensor中的最大值，则多出的位置补0。该值必须大于等于0。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/broadcast_tensors_cn.rst

@@ -9,12 +9,11 @@ broadcast_tensors
 输入应符合Broadcast规范
 
 .. note::
-    如您想了解更多Broadcasting内容，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
+    如想了解更多Broadcasting内容，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
 参数
 :::::::::
-    - inputs (list(Tensor)|tuple(Tensor)) - 一组输入Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。
-                                          - 所有的输入Tensor均需要满足rank <= 5
+    - inputs (list(Tensor)|tuple(Tensor)) - 一组输入Tensor，数据类型为：bool、float32、float64、int32或int64。所有的输入Tensor均需要满足rank <= 5。
     - name (str，可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
 返回

docs/api/paddle/deg2rad_cn.rst

@@ -0,0 +1,44 @@
+.. _cn_api_paddle_tensor_deg2rad:
+
+deg2rad
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.deg2rad(x, name=None)
+
+将元素从弧度的角度转换为度
+
+.. math::
+
+    deg2rad(x)=\pi * x / 180
+
+参数
+:::::::::
+
+- **x**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int32、int64、float32、float64。
+- **name**  (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+:::::::::
+
+输出Tensor，与 ``x`` 维度相同、数据类型相同（输入为int时，输出数据类型为float32）。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+  import paddle
+  import numpy as np
+
+  x1 = paddle.to_tensor([180.0, -180.0, 360.0, -360.0, 90.0, -90.0])
+  result1 = paddle.deg2rad(x1)
+  print(result1)
+  # Tensor(shape=[6], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
+  #         [3.14159274, -3.14159274,  6.28318548, -6.28318548,  1.57079637,
+  #           -1.57079637])
+
+  x2 = paddle.to_tensor(180)
+  result2 = paddle.deg2rad(x2)
+  print(result2)
+  # Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
+  #         [3.14159274])