[Docathon][Add CN Doc No.50-51]

docs/api/paddle/incubate/distributed/fleet/recompute_hybrid_cn.rst

@@ -0,0 +1,28 @@
+.. _cn_api_paddle_incubate_distributed_fleet_recompute_hybrid:
+
+recompute_hybrid
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.distributed.fleet.recompute_hybrid(ctx, function, *args, **kwargs)
+在混合并行场景中，重新计算中间激活以节省内存。当前的混合并行重新计算具有局限性。
+
+#它不能处理以下几种情况：
+
+|序号|情况描述|
+|  ----  | ----  |
+|1      |重新计算的计算输出，有不需要梯度的张量|
+|2      |前向输出张量没有梯度。通过 detach（）可以暂时解决这个问题|
+|3      |这里，我们只使用 float dtype 来区分输出张量中是否需要梯度|
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **ctx** (dict) – 包括“mp_group”、“offload”和“partition”键。键“mp_group”（Group），表示活动被拆分到哪个组。键“offload”（bool，可选，默认值为 False）表示是否卸载到 cpu。键'partition'（bool，可选，默认值为 False）表示是否拆分 mp_group 中的活动。
+    - **function** (paddle.nn.Layer) - 层序列的层，描述模型的前向通道的一部分，其中间激活将在前向阶段被释放以节省内存，并将在后向阶段被重新计算以进行梯度计算。
+    - ***args** (Tensor) - 函数的输入（元组）。
+    - ****kwargs** (Dict) - 函数的输入（字典）。
+
+返回
+:::::::::
+
+args 和 kwargs 上的函数输出。

docs/api/paddle/incubate/distributed/fleet/recompute_sequential_cn.rst

@@ -0,0 +1,25 @@
+.. _cn_api_paddle_incubate_distributed_fleet_recompute_sequential:
+
+recompute_sequential
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.distributed.fleet.recompute_sequential(ctx, functions, *args, **kwargs)
+重新计算中间激活以节省“顺序”模型的内存。使用“ctx”来传输一些上下文参数，它类似于“recompute_hybrid”API。
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **ctx** (dict) – 包含“segments”和“preserve_rng_state”键，键“segments”（int，默认 1）表示要在模型中创建的块的数量，键“preserve_rng_state”（bool，可选，默认=True）表示是否保存向前 rng。如果为 True，则在执行反向传播的正向重新计算时，将恢复最后一个正向 rng 值。
+    - **function** (paddle.nn.Sequential) - 层序列的层，描述模型的前向通道的一部分，其中间激活将在前向阶段被释放以节省内存，并将在后向阶段被重新计算以进行梯度计算。
+    - ***args** (Tensor) - 函数的输入（元组）。
+    - ****kwargs** (Dict) - 函数的输入（字典）。
+
+返回
+:::::::::
+
+args 和 kwargs 上的函数输出。
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.incubate.distributed.fleet.recompute_sequential