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…elop (PaddlePaddle#2343)

Update the docs of nn.loss.L1Loss and nn.functional.l1_loss

doc/fluid/api/nn.rst

@@ -49,6 +49,7 @@ paddle.nn
     nn/exponential_decay.rst
     nn/filter_by_instag.rst
     nn/fsp_matrix.rst
+    nn/functional.rst
     nn/gather_tree.rst
     nn/gelu.rst
     nn/generate_mask_labels.rst
@@ -67,6 +68,7 @@ paddle.nn
     nn/huber_loss.rst
     nn/image_resize.rst
     nn/image_resize_short.rst
+    nn/initializer.rst
     nn/inverse_time_decay.rst
     nn/iou_similarity.rst
     nn/kldiv_loss.rst
@@ -83,23 +85,22 @@ paddle.nn
     nn/loss.rst
     nn/lrn.rst
     nn/margin_rank_loss.rst
+    nn/matrix_nms.rst
     nn/maxout.rst
     nn/mse_loss.rst
     nn/multiclass_nms.rst
-    nn/matrix_nms.rst
     nn/natural_exp_decay.rst
     nn/noam_decay.rst
     nn/npair_loss.rst
     nn/one_hot.rst
     nn/pad.rst
-    nn/pad_constant_like.rst
     nn/pad2d.rst
+    nn/pad_constant_like.rst
     nn/ParameterList.rst
     nn/piecewise_decay.rst
     nn/pixel_shuffle.rst
     nn/polygon_box_transform.rst
     nn/polynomial_decay.rst
-    nn/pool2d.rst
     nn/Pool2D.rst
     nn/pool3d.rst
     nn/prior_box.rst

doc/fluid/api/nn/functional.rst

@@ -0,0 +1,8 @@
+==========
+functional
+==========
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    functional/l1_loss.rst

doc/fluid/api/nn/functional/l1_loss.rst

@@ -0,0 +1,10 @@
+.. _api_nn_functional_l1_loss:
+
+l1_loss
+------
+
+..  autoclass:: paddle.nn.functional.l1_loss
+    :members:
+    :inherited-members:
+    :noindex:
+

doc/fluid/api_cn/nn_cn.rst

@@ -18,6 +18,7 @@ paddle.nn
     nn_cn/Upsample_cn.rst
     nn_cn/activation_cn.rst
     nn_cn/loss_cn.rst
+    nn_cn/functional_cn.rst
     nn_cn/adaptive_pool2d_cn.rst
     nn_cn/adaptive_pool3d_cn.rst
     nn_cn/add_position_encoding_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn.rst

@@ -0,0 +1,11 @@
+=======================
+functional
+=======================
+
+
+
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    functional_cn/l1_loss_cn.rst

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/l1_loss_cn.rst

@@ -0,0 +1,63 @@
+l1_loss
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.l1_loss(x, label, reduction='mean', name=None)
+
+该接口计算输入 ``x`` 和标签 ``label`` 间的 `L1 loss` 损失。
+
+该损失函数的数学计算公式如下：
+
+当 `reduction` 设置为 ``'none'`` 时，
+
+    .. math::
+        Out = \lvert x - label\rvert
+
+当 `reduction` 设置为 ``'mean'`` 时，
+
+    .. math::
+       Out = MEAN(\lvert x - label\rvert)
+
+当 `reduction` 设置为 ``'sum'`` 时，
+
+    .. math::
+       Out = SUM(\lvert x - label\rvert)
+
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): - 输入的Tensor，维度是[N, *], 其中N是batch size， `*` 是任意数量的额外维度。数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - **label** (Tensor): - 标签，维度是[N, *], 与 ``x`` 相同。数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - **reduction** (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 `L1Loss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `L1Loss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回 `L1Loss`。
+    - **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
+:::::::::
+``Tensor``, 输入 ``x`` 和标签 ``label`` 间的 `L1 loss` 损失。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出Loss的维度为 [N, *], 与输入 ``x`` 相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出Loss的维度为 [1]。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+        import paddle
+        import numpy as np
+        
+        paddle.disable_static()
+        x_data = np.array([[1.5, 0.8], [0.2, 1.3]]).astype("float32")
+        label_data = np.array([[1.7, 1], [0.4, 0.5]]).astype("float32")
+        x = paddle.to_variable(x_data)
+        label = paddle.to_variable(label_data)
+
+        l1_loss = paddle.nn.functional.l1_loss(x, label)
+        print(l1_loss.numpy())  
+        # [0.35]
+
+        l1_loss = paddle.nn.functional.l1_loss(x, label, reduction='none')
+        print(l1_loss.numpy())  
+        # [[0.20000005 0.19999999]
+        # [0.2        0.79999995]]
+
+        l1_loss = paddle.nn.functional.l1_loss(x, label, reduction='sum')
+        print(l1_loss.numpy())  
+        # [1.4]

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/L1Loss_cn.rst

@@ -1,67 +1,66 @@
 L1Loss
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='mean')
+.. py:class:: paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='mean', name=None)
 
-该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 `L1 loss` 损失。
+该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入x和标签label间的 `L1 loss` 损失。
 
 该损失函数的数学计算公式如下：
 
 当 `reduction` 设置为 ``'none'`` 时，
 
     .. math::
-        Out = |input - label|
+        Out = \lvert x - label\rvert
 
 当 `reduction` 设置为 ``'mean'`` 时，
 
     .. math::
-       Out = MEAN(|input - label|)
+       Out = MEAN(\lvert x - label\rvert)
 
 当 `reduction` 设置为 ``'sum'`` 时，
 
     .. math::
-       Out = SUM(|input - label|)
+       Out = SUM(\lvert x - label\rvert)
 
-输入input和标签label的维度是[N, *], 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。
-如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出Loss的维度为 [N, *], 与输入input相同。
-如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出Loss的维度为 [1]。
 
-参数：
-    - **reduction** (string, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 `L1Loss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `L1Loss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回L1Loss。数据类型为string。
+参数
+:::::::::
+    - **reduction** (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 `L1Loss` 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 `L1Loss` 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回 `L1Loss`。
+    - **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：返回计算L1Loss的可调用对象。
+形状
+:::::::::
+    - **x** (Tensor): - 输入的Tensor，维度是[N, *], 其中N是batch size， `*` 是任意数量的额外维度。数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - **label** (Tensor): - 标签，维度是[N, *], 与 ``x`` 相同。数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+    - **output** (Tensor): - 输入 ``x`` 和标签 ``label`` 间的 `L1 loss` 损失。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出Loss的维度为 [N, *], 与输入 ``x`` 相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出Loss的维度为 [1]。
 
-**代码示例**
+代码示例
+:::::::::
 
 .. code-block:: python
 
-        # declarative mode
-        import paddle.fluid as fluid
-        import numpy as np
         import paddle
-        input = fluid.data(name="input", shape=[1])
-        label = fluid.data(name="label", shape=[1])
-        l1_loss = paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='mean')
-        output = l1_loss(input,label)
-        place = fluid.CPUPlace()
-        exe = fluid.Executor(place)
-        exe.run(fluid.default_startup_program())
-
-        input_data = np.array([1.5]).astype("float32")
-        label_data = np.array([1.7]).astype("float32")
-        output_data = exe.run(fluid.default_main_program(),
-                feed={"input":input_data, "label":label_data},
-                fetch_list=[output],
-                return_numpy=True)
-
-        print(output_data)  # [array([0.2], dtype=float32)]
-        
-        # imperative mode
-        import paddle.fluid.dygraph as dg
-        with dg.guard(place) as g:
-            input = dg.to_variable(input_data)
-            label = dg.to_variable(label_data)
-            l1_loss = paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='mean')
-            output = l1_loss(input,label)
-            print(output.numpy())  # [0.2]
+        import numpy as np
+
+        paddle.disable_static()
+        x_data = np.array([[1.5, 0.8], [0.2, 1.3]]).astype("float32")
+        label_data = np.array([[1.7, 1], [0.4, 0.5]]).astype("float32")
+        x = paddle.to_variable(x_data)
+        label = paddle.to_variable(label_data)
+
+        l1_loss = paddle.nn.loss.L1Loss()
+        output = l1_loss(x, label)
+        print(output.numpy())  
+        # [0.35]
+
+        l1_loss = paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='sum')
+        output = l1_loss(x, label)
+        print(output.numpy())  
+        # [1.4]
+
+        l1_loss = paddle.nn.loss.L1Loss(reduction='none')
+        output = l1_loss(x, label)
+        print(output.numpy())  
+        # [[0.20000005 0.19999999]
+        # [0.2        0.79999995]]