[API compatibility] Update 9 API Docs (#7394)

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Co-authored-by: zachary sun <70642955+sunzhongkai588@users.noreply.github.com>

Author: zhanghonggeng

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -63,6 +63,7 @@ tensor 数学操作
     " :ref:`paddle.cummin <cn_api_paddle_cummin>` ", "沿给定 axis 计算 Tensor x 的累计最小值"
     " :ref:`paddle.cumprod <cn_api_paddle_cumprod>` ", "沿给定 dim 计算 Tensor x 的累乘"
     " :ref:`paddle.digamma <cn_api_paddle_digamma>` ", "逐元素计算输入 x 的 digamma 函数值"
+    " :ref:`paddle.div <cn_api_paddle_div>` ", "逐元素相除算子"
     " :ref:`paddle.divide <cn_api_paddle_divide>` ", "逐元素相除算子"
     " :ref:`paddle.equal <cn_api_paddle_equal>` ", "返回 x==y 逐元素比较 x 和 y 是否相等，相同位置的元素相同则返回 True，否则返回 False"
     " :ref:`paddle.equal_all <cn_api_paddle_equal_all>` ", "如果所有相同位置的元素相同返回 True，否则返回 False"
@@ -148,6 +149,7 @@ tensor 数学操作
     " :ref:`paddle.tan <cn_api_paddle_tan>` ", "三角函数 tangent"
     " :ref:`paddle.tanh <cn_api_paddle_tanh>` ", "tanh 激活函数"
     " :ref:`paddle.trace <cn_api_paddle_trace>` ", "计算输入 Tensor 在指定平面上的对角线元素之和"
+    " :ref:`paddle.true_divide <cn_api_paddle_true_divide>` ", "逐元素相除算子，输入 x 与输入 y 逐元素相除，保留完整精度并返回浮点结果"
     " :ref:`paddle.var <cn_api_paddle_var>` ", "沿给定的轴 axis 计算 x 中元素的方差"
     " :ref:`paddle.diagonal <cn_api_paddle_diagonal>` ", "根据给定的轴 axis 返回输入 Tensor 的局部视图"
     " :ref:`paddle.trunc <cn_api_paddle_trunc>` ", "对输入 Tensor 每个元素的小数部分进行截断"
@@ -210,6 +212,7 @@ tensor 数学操作原位（inplace）版本
     " :ref:`paddle.cumprod_ <cn_api_paddle_cumprod_>` ", "Inplace 版本的 cumprod API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
     " :ref:`paddle.cumsum_ <cn_api_paddle_cumsum_>` ", "Inplace 版本的 cumsum API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
     " :ref:`paddle.digamma_ <cn_api_paddle_digamma_>` ", "Inplace 版本的 digamma API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
+    " :ref:`paddle.div_ <cn_api_paddle_div_>` ", "Inplace 版本的 div API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
     " :ref:`paddle.divide_ <cn_api_paddle_divide_>` ", "Inplace 版本的 divide API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
     " :ref:`paddle.exp_ <cn_api_paddle_exp_>` ", "Inplace 版本的 exp API，对输入 x 采用 Inplace 策略"
     " :ref:`paddle.expm1_ <cn_api_paddle_expm1_>` ", "Inplace 版本的 expm1 API，对输入 x 采用 Inplace 策略"

docs/api/paddle/Tensor_cn.rst

@@ -495,7 +495,7 @@ acos(name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_paddle_acos`
 
-add(y, name=None)
+add(y, name=None, \*, alpha=1, out=None)
 :::::::::
 
 返回：计算后的 Tensor
@@ -504,7 +504,7 @@ add(y, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_paddle_add`
 
-add_(y, name=None)
+add_(y, name=None, \*, alpha=1, out=None)
 :::::::::
 
 Inplace 版本的 :ref:`cn_api_paddle_add` API，对输入 `x` 采用 Inplace 策略。
@@ -1025,7 +1025,7 @@ dist(y, p=2)
 
 请参考 :ref:`cn_api_paddle_dist`
 
-divide(y, name=None)
+divide(y, name=None, \*, rounding_mode=None, out=None)
 :::::::::
 
 返回：计算后的 Tensor

docs/api/paddle/add_cn.rst

@@ -3,21 +3,23 @@
 add
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.add(x, y, name=None)
+.. py:function:: paddle.add(x, y, name=None, *, alpha=1, out=None)
 
 
 
 逐元素相加算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素相加，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
 
 .. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，参数名 ``other`` 可替代 ``y`` ，如 ``add(input=tensor_x, other=tensor_y, ...)`` 等价于 ``add(x=tensor_x, y=tensor_y, ...)`` 。
     输入 ``x`` 与输入 ``y`` 必须和广播为相同形状，关于广播规则，请参见 `Tensor 介绍`_ .
 
         .. _Tensor 介绍: ../../guides/beginner/tensor_cn.html#id7
 
+
 等式为：
 
 .. math::
-        Out = X + Y
+        Out = X + alpha \times Y
 
 - :math:`X`：多维 Tensor。
 - :math:`Y`：多维 Tensor。
@@ -30,8 +32,12 @@ add
 参数
 :::::::::
     - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：bool、bfloat16、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。
+      ``别名: input``
     - **y** (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：bool、bfloat16、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。
+      ``别名: other``
     - **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。
+    - **alpha** (Number, 可选) - 对 ``y`` 的缩放因子，默认值为 1。
+    - **out** (Tensor, 可选) - 输出 Tensor，默认值为 None。
 
 返回
 :::::::::

docs/api/paddle/div__cn.rst

@@ -0,0 +1,8 @@
+.. _cn_api_paddle_div_:
+
+div\_
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.div_(x, y, name=None, *, rounding_mode=None, out=None)
+
+别名函数，功能与 :ref:`cn_api_paddle_divide_` 完全相同，详情请参考 :ref:`cn_api_paddle_divide_` 。

docs/api/paddle/div_cn.rst

@@ -0,0 +1,8 @@
+.. _cn_api_paddle_div:
+
+div
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.div(x, y, name=None, *, rounding_mode=None, out=None)
+
+别名函数，功能与 :ref:`cn_api_paddle_divide` 完全相同，详情请参考 :ref:`cn_api_paddle_divide` 。

docs/api/paddle/divide__cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 divide\_
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.divide_(x, y, name=None)
+.. py:function:: paddle.divide_(x, y, name=None, *, rounding_mode=None, out=None)
 Inplace 版本的 :ref:`cn_api_paddle_divide` API，对输入 x 采用 Inplace 策略。
 
 更多关于 inplace 操作的介绍请参考 `3.1.3 原位（Inplace）操作和非原位操作的区别`_ 了解详情。

docs/api/paddle/divide_cn.rst

@@ -3,11 +3,12 @@
 divide
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.divide(x, y, name=None)
+.. py:function:: paddle.divide(x, y, name=None, *, rounding_mode=None, out=None)
 
 逐元素相除算子，输入 ``x`` 与输入 ``y`` 逐元素相除，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
 
 .. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，参数名 ``other`` 可替代 ``y`` ，如 ``divide(input=tensor_x, other=tensor_y, ...)`` 等价于 ``divide(x=tensor_x, y=tensor_y, ...)`` 。
     输入 ``x`` 与输入 ``y`` 必须和广播为相同形状，关于广播规则，请参见 `Tensor 介绍`_ .
 
     .. _Tensor 介绍: ../../guides/beginner/tensor_cn.html#id7
@@ -23,8 +24,12 @@ divide
 参数
 :::::::::
         - **x** (Tensor) - 多维 Tensor。数据类型为 bool、bfloat16、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。
+          ``别名: input``
         - **y** (Tensor) - 多维 Tensor。数据类型为 bool、bfloat16、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。
+          ``别名: other``
         - **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。
+        - **rounding_mode** (str，可选) - 指定舍入模式。可选值为 ``None``、``"trunc"`` 或 ``"floor"``。如果 ``rounding_mode=None``，则不进行舍入操作；如果 ``rounding_mode="trunc"``，则向零截断；如果 ``rounding_mode="floor"``，则向负无穷舍入。
+        - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor，默认值为 None。
 
 
 返回

…cs/api/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn …pi/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn.rstdocs/api/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn renamed to docs/api/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn.rst docs/api/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn renamed to docs/api/paddle/nn/MultiLabelMarginLoss_cn.rst

@@ -474,8 +474,9 @@ Dropout 方法
     " :ref:`paddle.nn.functional.alpha_dropout <cn_api_paddle_nn_functional_alpha_dropout>` ", "一种具有自归一化性质的 dropout"
     " :ref:`paddle.nn.functional.feature_alpha_dropout <cn_api_paddle_nn_functional_feature_alpha_dropout>` ", "一种具有自归一化性质的 dropout ，屏蔽整个通道"
     " :ref:`paddle.nn.functional.dropout <cn_api_paddle_nn_functional_dropout>` ", "Dropout"
-    " :ref:`paddle.nn.functional.dropout2d <cn_api_paddle_nn_functional_dropout2d>` ", "一维 Dropout"
-    " :ref:`paddle.nn.functional.dropout3d <cn_api_paddle_nn_functional_dropout3d>` ", "二维 Dropout"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.dropout1d <cn_api_paddle_nn_functional_dropout1d>` ", "一维 Dropout"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.dropout2d <cn_api_paddle_nn_functional_dropout2d>` ", "二维 Dropout"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.dropout3d <cn_api_paddle_nn_functional_dropout3d>` ", "三维 Dropout"
 
 .. _embedding_functional:
 
@@ -557,6 +558,7 @@ Embedding 相关函数
     " :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"
+    " :ref:`paddle.nn.parameter.Parameter <cn_api_paddle_nn_parameter_Parameter>` ", "用于创建可训练参数，作为模型的一部分参与梯度更新"
 
 .. _about_initializer:
 

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -0,0 +1,26 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_functional_dropout1d:
+
+dropout1d
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout1d(x, p=0.5, training=True, inplace=False)
+
+根据丢弃概率 ``p``，在训练过程中随机将某些 1D 通道置 0(对一个形状为 ``[N, C, L]`` 的 3D Tensor 或 ``[C, L]`` 的 2D Tensor，1D 通道指的是其中的形状为 ``L`` 的 1 维特征图)。
+
+基于 ``paddle.nn.functional.dropout`` 实现，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_api_paddle_nn_functional_dropout` 。
+
+参数
+:::::::::
+ - **x** (Tensor) - 形状为 ``[N, C, L]`` 的 3D Tensor 或 ``[C, L]`` 的 2D Tensor，数据类型为 float16、float32 或 float64。
+ - **p** (float，可选) - 将输入通道置 0 的概率，即丢弃概率，默认值为 0.5。
+ - **training** (bool，可选) - 标记是否为训练阶段，默认值为 True。
+ - **inplace** (bool，可选) - 是否原地操作。当前版本暂未实现(行为等同于 False)，未来版本将支持，默认值为 False。
+
+返回
+:::::::::
+经过 dropout1d 之后的结果，与输入 ``x`` 形状相同的 ``Tensor``。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.functional.dropout1d