[API Compatibility] histc/masked_fill/hstack/true_divide_/eigh/H/ELU/relu6/clamp_max/logical_and_/qr/logdet/cholesky/cross Edit By AI Agent

.github/CODEOWNERS

@@ -1,2 +1,2 @@
 # Paddle API Docs
-docs/api/paddle @jzhang533 @sunzhongkai588 @mattheliu @Echo-Nie
+docs/api/paddle @jzhang533 @sunzhongkai588 @mattheliu @Echo-Nie @zhwesky2010

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -517,6 +517,7 @@ tensor 元素操作相关（如：转置，reshape 等）
     " :ref:`paddle.crop <cn_api_paddle_crop>` ", "根据偏移量（offsets）和形状（shape），裁剪输入（x）Tensor"
     " :ref:`paddle.expand <cn_api_paddle_expand>` ", "根据 shape 指定的形状扩展 x ，扩展后， x 的形状和 shape 指定的形状一致"
     " :ref:`paddle.expand_as <cn_api_paddle_expand_as>` ", "根据 y 的形状扩展 x ，扩展后， x 的形状和 y 的形状相同"
+    " :ref:`paddle.expand_copy <cn_api_paddle_expand_copy>` ", "根据 shape 指定的形状扩展 x ，扩展后返回一个新的 Tensor"
     " :ref:`paddle.flatten <cn_api_paddle_flatten>` ", "根据给定的 start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平"
     " :ref:`paddle.flip <cn_api_paddle_flip>` ", "沿指定轴反转 n 维 tensor"
     " :ref:`paddle.ravel <cn_api_paddle_ravel>` ", "返回一个连续的展平的 tensor"

docs/api/paddle/bernoulli__cn.rst

@@ -10,3 +10,7 @@ Inplace 版本的 :ref:`cn_api_paddle_bernoulli` API，对输入 x 采用 Inplac
 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。
 
 .. _3.1.3 原位（Inplace）操作和非原位操作的区别: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/beginner/tensor_cn.html#id3
+
+.. note::
+
+    参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``bernoulli_(input=tensor_x)`` 等价于 ``bernoulli_(x=tensor_x)``。

docs/api/paddle/clip_cn.rst

@@ -16,6 +16,8 @@ clip
 
 .. note::
     别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``clip(input=tensor_x, min=0.3, max=0.7)`` 等价于 ``clip(x=tensor_x, min=0.3, max=0.7)``。
+    相关 API: 按最小值裁剪可使用 :ref:`cn_api_paddle_clamp_min`，按最大值裁剪可使用 :ref:`cn_api_paddle_clamp_max`。
+
 
 参数
 ::::::::::::

docs/api/paddle/compat/Overview_cn.rst

@@ -29,11 +29,12 @@ PyTorch 兼容的 nn 模块
 ::::::::::::::::::::::::::::::
 
 .. csv-table::
-    :header: "类名称", "类功能"
+    :header: "函数/类名称", "函数/类功能"
     :widths: 10, 30
 
     " :ref:`Linear <cn_api_paddle_compat_nn_Linear>` ", "PyTorch 对齐的 ``paddle.nn.Linear`` 兼容版本"
     " :ref:`Unfold <cn_api_paddle_compat_nn_Unfold>` ", "允许 Tensor 输入的 ``paddle.nn.Unfold`` 兼容版本"
+    " :ref:`_pair <cn_api_paddle_compat_nn__pair>` ", "将输入转换为包含 2 个元素的元组"
 
 
 .. _about_compat_nn_functional:

docs/api/paddle/cross_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 cross
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.cross(x, y, axis=9, name=None)
+.. py:function:: paddle.cross(x, y, axis=9, name=None, *, out=None)
 
 
 计算 Tensor ``x`` 和 ``y`` 在 ``axis`` 维度上的向量积（叉积）。
@@ -17,6 +17,10 @@ cross
     - **axis** (int，可选) - 沿着此维进行向量积操作。别名 ``dim``。默认值是 9，意思是选取第一个长度为 3 的 ``axis`` 。
     - **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。
 
+关键字参数
+:::::::::
+    - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor，若不为 ``None``，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 ``None``。
+
 返回
 :::::::::
 计算后的 Tensor，数据类型与输入 ``x`` 相同。

docs/api/paddle/device/Overview_cn.rst

@@ -42,6 +42,7 @@ paddle.device 目录下包含 cuda 目录和 xpu 目录， cuda 目录中存放
     " :ref:`reset_max_memory_reserved <cn_api_paddle_device_reset_max_memory_reserved>` ", "重置给定设备上由内存分配器管理的内存峰值统计"
     " :ref:`reset_peak_memory_stats <cn_api_paddle_device_reset_peak_memory_stats>` ", "重置峰值内存统计"
     " :ref:`set_device <cn_api_paddle_device_set_device>` ", "指定 OP 运行的全局设备"
+    " :ref:`set_default_device <cn_api_paddle_device_set_default_device>` ", "设置默认设备"
     " :ref:`get_device <cn_api_paddle_device_get_device>` ", "获得 OP 运行的全局设备"
     " :ref:`is_available <cn_api_paddle_device_is_available>` ", "检查设备是否可用"
     " :ref:`get_rng_state <cn_api_paddle_device_get_rng_state>` ", "获取随机数生成器状态"

docs/api/paddle/hstack_cn.rst

@@ -3,16 +3,20 @@
 hstack
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.hstack(x, name=None)
+.. py:function:: paddle.hstack(x, name=None, *, out=None)
 
 沿水平轴堆叠输入 ``x`` 中的所有张量。所有张量必须具有相同的数据类型。
 
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** (list[Tensor]|tuple[Tensor]) - 输入 ``x`` 可以是张量的 list 或 tuple， ``x`` 中张量的数据类型必须相同。支持的数据类型： ``float16`` 、 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 、 ``int64`` 或 ``bfloat16`` 。
+    - **x** (list[Tensor]|tuple[Tensor]) - 输入 ``x`` 可以是张量的 list 或 tuple， ``x`` 中张量的数据类型必须相同。支持的数据类型： ``float16`` 、 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 、 ``int64`` 或 ``bfloat16`` 。别名 ``tensors``。
     - **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。
 
+关键字参数
+::::::::::::
+    - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor，若不为 ``None``，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 ``None``。
+
 返回
 ::::::::::::
 Tensor，与输入数据类型相同的堆叠张量。

docs/api/paddle/imag_cn.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ imag
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，其数据类型可以为 complex64 或 complex128。
+    - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，其数据类型可以为 complex64 或 complex128。别名 ``input``。
     - **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/linalg/cholesky_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 cholesky
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.cholesky(x, upper=False, name=None)
+.. py:function:: paddle.linalg.cholesky(x, upper=False, name=None, *, out=None)
 
 
 
@@ -15,10 +15,15 @@ cholesky
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** （Tensor）- 输入变量为多维 Tensor，它的维度应该为 ``[*, M, M]``，其中*为零或更大的批次尺寸，并且最里面的两个维度上的矩阵都应为对称的正定矩阵，支持数据类型为 float32、float64。
+    - **x** （Tensor）- 输入变量为多维 Tensor，它的维度应该为 ``[*, M, M]``，其中*为零或更大的批次尺寸，并且最里面的两个维度上的矩阵都应为对称的正定矩阵，支持数据类型为 float32、float64。别名 ``input``。
     - **upper** （bool）- 指示是否返回上三角矩阵或下三角矩阵。默认值：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。
 
+关键字参数
+::::::::::::
+
+    - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor，若不为 ``None``，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 ``None``。
+
 返回
 ::::::::::::
 Tensor，与 ``x`` 具有相同形状和数据类型。它代表了 Cholesky 分解生成的三角矩阵。

docs/api/paddle/linalg/det_cn.rst

@@ -3,13 +3,20 @@
 det
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.det(x)
+.. py:function:: paddle.linalg.det(x, name=None, *, out=None)
+
 计算批量矩阵的行列式值。
 
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** (Tensor)：输入一个或批量矩阵。``x`` 的形状应为 ``[*, M, M]``，其中 ``*`` 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32、float64。
+    - **x** (Tensor)：输入一个或批量矩阵。``x`` 的形状应为 ``[*, M, M]``，其中 ``*`` 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32、float64。别名 ``input``。
+    - **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。
+
+关键字参数
+::::::::::::
+
+    - **out** (Tensor，可选) - 输出 Tensor，若不为 ``None``，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 ``None``。
 
 返回
 ::::::::::::

docs/api/paddle/linalg/eigh_cn.rst

@@ -3,16 +3,20 @@
 eigh
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.eigh(x, UPLO='L', name=None)
+.. py:function:: paddle.linalg.eigh(x, UPLO='L', name=None, *, out=None)
 计算厄米特矩阵或者实数对称矩阵的特征值和特征向量。
 
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** (Tensor)：输入一个或一批厄米特矩阵或者实数对称矩阵。``x`` 的形状应为 ``[*, M, M]``，其中 ``*`` 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32、float64、complex64、complex128。
+    - **x** (Tensor)：输入一个或一批厄米特矩阵或者实数对称矩阵。``x`` 的形状应为 ``[*, M, M]``，其中 ``*`` 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32、float64、complex64、complex128。别名 ``input``。
     - **UPLO** (str，可选)：表示计算上三角或者下三角矩阵，默认值为 'L'，表示计算下三角矩阵的特征值和特征向量，'U'表示计算上三角矩阵的特征值和特征向量。
     - **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。
 
+关键字参数
+::::::::::::
+    - **out** (Tensor|tuple，可选) - 输出 Tensor，若不为 ``None``，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 ``None``。
+
 返回
 ::::::::::::
 

docs/api/paddle/linalg/inv_cn.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ inv
 
 参数
 :::::::::
-  - **x** (Tensor) – 输入 Tensor，最后两维的大小必须相等。如果输入 Tensor 的维数大于 2，则被视为 2-D 矩阵的批次（batch）。支持的数据类型：float32，float64。
+  - **x** (Tensor) – 输入 Tensor，最后两维的大小必须相等。如果输入 Tensor 的维数大于 2，则被视为 2-D 矩阵的批次（batch）。支持的数据类型：float32，float64。别名 ``input``。
   - **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/linalg/pinv_cn.rst

@@ -12,7 +12,7 @@ pinv
 
 参数
 :::::::::
-    - **x** (Tensor)：输入变量，类型为 Tensor，数据类型为 float32、float64、complex64、complex12，形状为（M, N）或（B, M, N）。
+    - **x** (Tensor)：输入变量，类型为 Tensor，数据类型为 float32、float64、complex64、complex12，形状为（M, N）或（B, M, N）。别名 ``input``。
     - **rcond** (float64，可选)：奇异值（特征值）被截断的阈值，奇异值（特征值）小于 rcond * 最大奇异值时会被置为 0，默认值为 1e-15。
     - **hermitian** (bool，可选)：是否为 ``hermitian`` 矩阵或者实对称矩阵，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。

docs/api/paddle/linalg/qr_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 qr
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.qr(x, mode="reduced", name=None)
+.. py:function:: paddle.linalg.qr(x, mode="reduced", name=None, *, some=None, out=None)
 
 
 计算一个或一批矩阵的正交三角分解，也称 QR 分解（暂不支持反向）。
@@ -23,6 +23,11 @@ qr
     - **mode** (str，可选)：控制正交三角分解的行为，默认是 ``reduced``，假设 ``x`` 形状应为 ``[*, M, N]`` 和 ``K = min(M, N)``：如果 ``mode = "reduced"``，则 :math:`Q` 形状为 ``[*, M, K]`` 和 :math:`R` 形状为 ``[*, K, N]``；如果 ``mode = "complete"``，则 :math:`Q` 形状为 ``[*, M, M]`` 和 :math:`R` 形状为 ``[*, M, N]``；如果 ``mode = "r"``，则不返回 :math:`Q`，只返回 :math:`R` 且形状为 ``[*, K, N]`` 。
     - **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。
 
+关键字参数
+::::::::::::
+    - **some** (bool，可选) - 控制正交三角分解的行为。当 ``some=True`` 时等价于 ``mode="reduced"``，当 ``some=False`` 时等价于 ``mode="complete"``。默认值为 None，此时使用 ``mode`` 参数控制行为。
+    - **out** (tuple[Tensor, Tensor]，可选) - 指定输出的 Q 和 R 矩阵的元组。如果提供了 ``out``，结果将写入该元组中。当 ``mode="r"`` 时不可用。默认值为 None。
+
 返回
 ::::::::::::
 

docs/api/paddle/logical_and__cn.rst

@@ -9,3 +9,7 @@ Inplace 版本的 :ref:`cn_api_paddle_logical_and` API，对输入 x 采用 Inpl
 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。
 
 .. _3.1.3 原位（Inplace）操作和非原位操作的区别: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/beginner/tensor_cn.html#id3
+
+.. note::
+
+    别名支持：参数名 ``other`` 可替代 ``y``，如 ``logical_and_(other=tensor_y)`` 等价于 ``logical_and_(y=tensor_y)``。

docs/api/paddle/nn/ELU_cn.rst

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ELU
 -------------------------------
-.. py:class:: paddle.nn.ELU(alpha=1.0, name=None)
+.. py:class:: paddle.nn.ELU(alpha=1.0, inplace=False, name=None)
 
 ELU 激活层（ELU Activation Operator）
 
@@ -23,6 +23,7 @@ ELU 激活层（ELU Activation Operator）
 参数
 ::::::::::
     - **alpha** (float，可选) - ELU 的 alpha 值，默认值为 1.0。
+    - **inplace** (bool，可选) - 是否使用 inplace 操作，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。
 
 形状

docs/api/paddle/nn/Flatten_cn.rst

@@ -13,8 +13,8 @@ Flatten
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **start_axis** (int，可选) - 展开的起始维度，默认值为 1。
-    - **stop_axis** (int，可选) - 展开的结束维度，默认值为-1。
+    - **start_axis** (int，可选) - 展开的起始维度，默认值为 1。别名 ``start_dim``。
+    - **stop_axis** (int，可选) - 展开的结束维度，默认值为-1。别名 ``end_dim``。
 
 返回
 ::::::::::::

docs/api/paddle/nn/InstanceNorm3D_cn.rst

@@ -7,6 +7,9 @@ InstanceNorm3D
 
 构建 ``InstanceNorm3D`` 类的一个可调用对象，具体用法参照 ``代码示例``。可以处理 5D 的 Tensor，实现了实例归一化层（Instance Normalization Layer）的功能。更多详情请参考：Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization 。
 
+.. note::
+    ``InstanceNorm3d`` 可作为 ``InstanceNorm3D`` 的别名使用。
+
 数据布局：NCDHW [batch, in_channels, D, in_height, in_width]
 
 ``input`` 是 mini-batch 的输入。

docs/api/paddle/nn/Layer_cn.rst

@@ -526,3 +526,20 @@ bfloat16(excluded_layers=None)
 **代码示例**
 
 COPY-FROM: paddle.nn.Layer.bfloat16
+
+to_empty(*, device=None, recurse=True)
+'''''''''
+
+将 parameters 和 buffers 按照指定的 device 重新分配为空 Tensor，不保留原值。
+
+**参数**
+
+    - **device** (PlaceLike|None，可选) - 指定的设备位置。默认为 None（不改变设备）。
+    - **recurse** (bool，可选) - 是否递归应用到子层。默认值：True。
+
+**返回**
+Layer (返回网络层)， self (返回自身)
+
+**代码示例**
+
+COPY-FROM: paddle.nn.Layer.to_empty

docs/api/paddle/nn/LogSoftmax_cn.rst

@@ -15,7 +15,7 @@ LogSoftmax 激活层，计算公式如下：
 
 参数
 :::::::::
-    - **axis** (int，可选) - 指定对输入 Tensor 进行运算的轴。``axis`` 的有效范围是[-D, D)，D 是输入 Tensor 的维度，``axis`` 为负值时与 :math:`axis + D` 等价。默认值为-1。
+    - **axis** (int，可选) - 指定对输入 Tensor 进行运算的轴。``axis`` 的有效范围是[-D, D)，D 是输入 Tensor 的维度，``axis`` 为负值时与 :math:`axis + D` 等价。默认值为-1。别名 ``dim``。
     - **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。
 
 形状

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -449,6 +449,8 @@ Normalization 方法
     " :ref:`paddle.nn.functional.weight_norm <cn_api_paddle_nn_utils_weight_norm>` ", "对传入的 layer 中的权重参数进行归一化"
     " :ref:`paddle.nn.functional.spectral_norm <cn_api_paddle_nn_utils_spectral_norm>` ", "对传入的 layer 中的权重参数进行谱归一化"
     " :ref:`paddle.nn.functional.group_norm <cn_api_paddle_nn_functional_group_norm>` ", "Group Normalization 函数"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.instance_norm <cn_api_paddle_nn_functional_instance_norm>` ", "Instance Normalization 函数"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.rms_norm <cn_api_paddle_nn_functional_rms_norm>` ", "RMS Normalization 函数"
 
 .. _linear_functional:
 

docs/api/paddle/nn/functional/batch_norm_cn.rst

@@ -9,17 +9,22 @@ batch_norm
 
 详情见 :ref:`cn_api_paddle_nn_BatchNorm1D` 。
 
+.. note::
+    此 API 有两种调用方式：
+    1. ``paddle.nn.functional.batch_norm(x, running_mean, running_var, weight=None, bias=None, training=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format='NCHW', use_global_stats=None, name=None)`` (Paddle 风格)
+    2. ``paddle.nn.functional.batch_norm(input, running_mean, running_var, weight=None, bias=None, training=False, momentum=0.1, eps=1e-05)`` (PyTorch 风格)
+
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **x** (int) - 输入，数据类型为 float32, float64。
+    - **x** (Tensor) - 输入，数据类型为 float32, float64。别名 ``input``。
     - **running_mean** (Tensor) - 均值的 Tensor。
     - **running_var** (Tensor) - 方差的 Tensor。
     - **weight** (Tensor，可选) - 权重的 Tensor，默认为 None。
     - **bias** (Tensor，可选) - 偏置的 Tensor，默认为 None。
     - **training** (bool，可选) – 当该值为 True 时，表示为训练模式（train mode），即使用批数据计算并在训练期间跟踪全局均值和方差。为 False 时，表示使用推理模式（inference mode），即使用训练期间计算出的全局均值及方差计算。默认值为 False。
-    - **momentum** (float，可选) - 此值用于计算 ``moving_mean`` 和 ``moving_var``。默认值：0.9。更新公式如上所示。
-    - **epsilon** (float，可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。
+    - **momentum** (float，可选) - 此值用于计算 ``moving_mean`` 和 ``moving_var``。默认值：0.9。在 PyTorch 风格签名中，momentum 值会自动转换（momentum = 1.0 - momentum）。
+    - **epsilon** (float，可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。别名 ``eps``。
     - **data_format** (str，可选) - 指定输入数据格式。数据格式可以为 ``"NC"``、``"NCL"``、``"NCHW"`` 或者 ``"NCDHW"``，其中 N 是批大小，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度，L 是特征长度。默认值为 ``"NCHW"``。
     - **use_global_stats** (bool|None，可选) - 指示是否使用全局均值和方差。若设置为 False，则使用一个 mini-batch 的统计数据。若设置为 True 时，将使用全局统计数据。若设置为 None，则会在测试阶段使用全局统计数据，在训练阶段使用一个 mini-batch 的统计数据。默认值为 None。
     - **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。

docs/api/paddle/nn/functional/elu_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 elu
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.functional.elu(x, alpha=1.0, name=None)
+.. py:function:: paddle.nn.functional.elu(x, alpha=1.0, inplace=False, name=None)
 
 elu 激活层（ELU Activation Operator）
 
@@ -23,8 +23,9 @@ elu 激活层（ELU Activation Operator）
 
 参数
 ::::::::::
-    - **x** (Tensor) - 输入的 ``Tensor``，数据类型为：float32、float64。
+    - **x** (Tensor) - 输入的 ``Tensor``，数据类型为：float32、float64。别名 ``input``。
     - **alpha** (float，可选) - elu 的 alpha 值，默认值为 1.0。
+    - **inplace** (bool, 可选) - 是否使用 inplace 操作。默认值：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