update

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/add_cn.rst

@@ -36,8 +36,8 @@ add
     - **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：1。
-    - **out** (Tensor, 可选) - 输出 Tensor。默认值：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_.rst docs/api/paddle/div__cn.rstdocs/api/paddle/div_.rst renamed to docs/api/paddle/div__cn.rst

@@ -28,8 +28,8 @@ divide
         - **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) - 舍入模式。可选值为 None（默认）、"trunc"（向零截断）或 "floor"（向负无穷舍入）。
-        - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor。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

docs/api/paddle/div.rst docs/api/paddle/div_cn.rstdocs/api/paddle/div.rst renamed to docs/api/paddle/div_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/divide_cn.rst

@@ -4,34 +4,23 @@ 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）。
+
+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。若为 False，则直接返回输入。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。
+ - **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
 :::::::::
-与输入 ``x`` 形状相同的 ``Tensor``。
+经过 dropout1d 之后的结果，与输入 ``x`` 形状相同的 ``Tensor``。
 
 代码示例
 :::::::::
 
-.. code-block:: python
-    import paddle
-    # Case 1: 3D input (batched)
-    x = paddle.randn([2, 3, 10])  # [N, C, L]
-    y_train = paddle.nn.functional.dropout1d(x, p=0.2)
-    y_test = paddle.nn.functional.dropout1d(x, p=0.2, training=False)
-    print("Original first channel:", x[0, 0, :])
-    print("Train output (may be zeroed):", y_train[0, 0, :])
-    print("Test output (always unchanged):", y_test[0, 0, :])
-    # Case 2: 2D input (single sample)
-    x = paddle.randn([3, 8])  # [C, L]
-    y = paddle.nn.functional.dropout1d(x, p=0.5)
-    print("Input shape:", x.shape)
-    print("Output shape:", y.shape)
-    print("Zeroed channels count:", paddle.sum(y == 0).item())
+COPY-FROM: paddle.nn.functional.dropout1d

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -0,0 +1,20 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_parameter_Parameter:
+
+Parameter
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.nn.parameter.Parameter(data=None, requires_grad=True)
+
+一种被视为模型参数的 Tensor。
+
+Parameter 是 Tensor 的子类，当与 ``Layer`` 一起使用时具有特殊行为 - 当被赋值给 Layer 的属性时，会自动添加到该层的参数列表中。普通 Tensor 不会有此效果。
+
+参数
+:::::::::
+ - **data** (Tensor，可选) - 参数的 Tensor 数据。如果为 None，则创建一个未初始化的参数，默认值为 None。
+ - **requires_grad** (bool，可选) - 是否需要计算梯度。注意 ``paddle.no_grad()`` 不会影响 Parameter 的默认创建行为(在 no_grad 模式下仍会保持 ``requires_grad=True``)，默认值为 True。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.parameter.Parameter