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docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.ormqr.md

@@ -9,7 +9,7 @@ torch.Tensor.ormqr(input2, input3, left=True, transpose=False)
 ### [paddle.linalg.ormqr](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/linalg/ormqr_cn.html#ormqr)
 
 ```python
-paddle.linalg.ormqr(x, tau, other, left=True, transpose=False)
+paddle.linalg.ormqr(x, tau, y, left=True, transpose=False)
 ```
 
 两者功能一致且参数用法一致，仅参数名不一致，具体如下：
@@ -19,6 +19,6 @@ paddle.linalg.ormqr(x, tau, other, left=True, transpose=False)
 | PyTorch   | PaddlePaddle | 备注                               |
 | --------- | ------------ | ---------------------------------- |
 | input2    | tau          | Householder 反射系数，仅参数名不同 |
-| input3    | other        | 用于矩阵乘积，仅参数名不同         |
+| input3    | y        | 用于矩阵乘积，仅参数名不同         |
 | left      | left         | 决定了矩阵乘积运算的顺序，一致     |
 | transpose | transpose    | 决定矩阵 Q 是否共轭转置变换，一致  |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/distributed/torch.distributed.all_gather_object.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [参数完全一致]torch.distributed.all_gather_object
+## [ 输入参数用法不一致 ]torch.distributed.all_gather_object
 
 ### [torch.distributed.all_gather_object](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html?highlight=all_gather_object#torch.distributed.all_gather_object)
 
@@ -18,13 +18,12 @@ paddle.distributed.all_gather_object(object_list, obj, group=None)
 
 | PyTorch  | PaddlePaddle | 备注                                          |
 | -------- | ------------ | --------------------------------------------- |
-| object_list |             | 表示用于保存聚合结果的列表。需初始化成与 `group` 等长的列表 |
-|             | object_list | 表示用于保存聚合结果的列表。需初始化成空列表           |
+| object_list |      object_list       | 表示用于保存聚合结果的列表。PyTorch 需初始化成与 `group` 等长的列表, Paddle 需初始化为空列表，需要转写。 |
 | obj      | obj          | 表示待聚合的对象。                  |
 | group    | group        | 表示执行该操作的进程组实例。                            |
 
 ### 转写示例
-
+#### object_list：保存聚合结果列表
 ```python
 # PyTorch 写法
 import torch.distributed as dist

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.GRU.md

@@ -34,7 +34,7 @@ paddle.nn.GRU(input_size,
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
 | num_layers          | num_layers            | 表示循环网络的层数。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。  |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。  |
 | batch_first   | time_major   | PyTorch 表示 batch size 是否为第一维，PaddlePaddle 表示 time steps 是否为第一维，它们的意义相反。需要转写。  |
 | dropout   | dropout   | 表示 dropout 概率。  |
 | bidirectional | direction    | PyTorch 表示是否进行双向 GRU，Paddle 使用字符串表示是双向 GRU（`bidirectional`）还是单向 GRU（`forward`）。 |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.GRUCell.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 输入参数用法不一致 ]torch.nn.GRUCell
+## [ 返回参数类型不一致 ]torch.nn.GRUCell
 
 ### [torch.nn.GRUCell](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.GRUCell.html#torch.nn.GRUCell)
 ```python
@@ -10,14 +10,14 @@ torch.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None)
 paddle.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但参数不一，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置，Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | device   | -   | 指定 Tensor 的设备，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。  |
 | dtype   | -   | Tensor 的所需数据类型，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
@@ -28,15 +28,23 @@ paddle.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=N
 #### bias：是否使用偏置
 ```python
 # PyTorch 写法
-torch.nn.GRU(16, 32, bias=True)
-
+torch.nn.GRUCell(16, 32, bias=True)
+# Paddle 写法
+paddle.nn.GRUCell(16, 32)
+```
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.nn.GRUCell(16, 32, bias=False)
 # Paddle 写法
-paddle.nn.GRU(16, 32)
+paddle.nn.GRUCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
+#### forward 类方法：前向传播
 ```python
 # PyTorch 写法
-torch.nn.GRU(16, 32, bias=False)
+rnn = torch.nn.GRUCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)
 
 # Paddle 写法
-paddle.nn.GRU(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
+rnn = paddle.nn.GRUCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)[0]
 ```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.LSTM.md

@@ -39,7 +39,7 @@ paddle.nn.LSTM(input_size,
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
 | num_layers          | num_layers            | 表示循环网络的层数。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | batch_first   | time_major   | PyTorch 表示 batch size 是否为第一维，PaddlePaddle 表示 time steps 是否为第一维，它们的意义相反。需要转写。 |
 | dropout   | dropout   | 表示 dropout 概率。  |
 | bidirectional | direction    | PyTorch 表示是否进行双向，Paddle 使用字符串表示是双向 LSTM（`bidirectional`）还是单向 LSTM（`forward`）|

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.LSTMCell.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 输入参数用法不一致 ]torch.nn.LSTMCell
+## [ 返回参数类型不一致 ]torch.nn.LSTMCell
 ### [torch.nn.LSTMCell](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LSTMCell.html#torch.nn.LSTMCell)
 ```python
 torch.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None)
@@ -9,14 +9,14 @@ torch.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None)
 paddle.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, proj_size=0, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但参数不一，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | device   | -   | 指定 Tensor 的设备，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。  |
 | dtype   | -   | Tensor 的所需数据类型，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。  |
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
@@ -29,14 +29,21 @@ paddle.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.LSTMCell(16, 32, bias=True)
-
 # Paddle 写法
 paddle.nn.LSTMCell(16, 32)
 ```
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.LSTMCell(16, 32, bias=False)
-
 # Paddle 写法
 paddle.nn.LSTMCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
+#### forward 类方法：前向传播
+```python
+# PyTorch 写法
+rnn = torch.nn.LSTMCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)
+
+# Paddle 写法
+rnn = paddle.nn.LSTMCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)[1]

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.RNN.md

@@ -27,7 +27,7 @@ paddle.nn.SimpleRNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, activation='tanh', di
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
 | num_layers          | num_layers            | 表示循环网络的层数。  |
 | nonlinearity          | activation            | 表示激活函数类型，仅参数名不一致。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | batch_first   | time_major   | PyTorch 表示 batch size 是否为第一维，PaddlePaddle 表示 time steps 是否为第一维，它们的意义相反。需要转写。  |
 | dropout   | dropout   | 表示 dropout 概率。  |
 | bidirectional | direction    | PyTorch 表示是否进行双向 RNN，Paddle 使用字符串表示是双向 RNN（`bidirectional`）还是单向 RNN（`forward`）。 |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.RNNBase.md

@@ -24,7 +24,7 @@ paddle.nn.layer.rnn.RNNBase(mode, input_size, hidden_size,
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
 | num_layers          | num_layers            | 表示循环网络的层数。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | batch_first   | time_major   | PyTorch 表示 batch size 是否为第一维，PaddlePaddle 表示 time steps 是否为第一维，它们的意义相反。需要转写。  |
 | dropout   | dropout   | 表示 dropout 概率。  |
 | bidirectional | direction    | PyTorch 表示是否进行双向 RNN，Paddle 使用字符串表示是双向 RNN（`bidirectional`）还是单向 RNN（`forward`）。 |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.RNNCell.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 输入参数用法不一致 ]torch.nn.RNNCell
+## [ 返回参数类型不一致 ]torch.nn.RNNCell
 ### [torch.nn.RNNCell](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNNCell.html#torch.nn.RNNCell)
 ```python
 torch.nn.RNNCell(input_size, hidden_size, bias=True, nonlinearity='tanh', device=None, dtype=None)
@@ -9,14 +9,14 @@ torch.nn.RNNCell(input_size, hidden_size, bias=True, nonlinearity='tanh', device
 paddle.nn.SimpleRNNCell(input_size, hidden_size, activation='tanh', weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但参数不一致，部分参数名不同，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
 | input_size          | input_size            | 表示输入 x 的大小。  |
 | hidden_size          | hidden_size            | 表示隐藏状态 h 大小。  |
-| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 支持自定义偏置属性， torch 不支持，需要转写。   |
+| bias          | bias_ih_attr, bias_hh_attr  | 是否使用偏置， Paddle 的 bias_ih_attr, bias_hh_attr 参数均需与 PyTorch 设置一致，需要转写。   |
 | nonlinearity          | activation            | 表示激活函数类型，仅参数名不一致。  |
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
 | -             |weight_hh_attr| weight_hh 的参数，  PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
@@ -26,14 +26,22 @@ paddle.nn.SimpleRNNCell(input_size, hidden_size, activation='tanh', weight_ih_at
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.RNNCell(16, 32, bias=True)
-
 # Paddle 写法
 paddle.nn.SimpleRNNCell(16, 32)
 ```
 ```python
 # PyTorch 写法
 torch.nn.RNNCell(16, 32, bias=False)
-
 # Paddle 写法
 paddle.nn.SimpleRNNCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
+#### forward 类方法：前向传播
+```python
+# PyTorch 写法
+rnn = torch.nn.RNNCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)
+
+# Paddle 写法
+rnn = paddle.nn.SimpleRNNCell(2, 2)
+result = rnn(inp, h0)[0]
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.ormqr.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## [ 仅参数名不一致 ]torch.ormqr
+## [ torch 参数更多 ]torch.ormqr
 
 ### [torch.ormqr](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.ormqr.html#torch.ormqr)
 
@@ -12,13 +12,15 @@ torch.ormqr(input, tau, other, left=True, transpose=False, *, out=None)
 paddle.linalg.ormqr(x, tau, other, left=True, transpose=False)
 ```
 
+PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
+
 ### 参数映射
 
 | PyTorch   | PaddlePaddle | 备注                                           |
 | --------- | ------------ | ---------------------------------------------- |
 | input     | x            | 输入的参数，用于表示矩阵 Q ，仅参数名字不一致 |
-| tau       | tau          | Householder 反射系数，一致                     |
-| other     | other        | 用于矩阵乘积，一致                             |
+| input2      | tau          | Householder 反射系数，一致                     |
+| input3     | other        | 用于矩阵乘积，一致                             |
 | left      | left         | 决定了矩阵乘积运算的顺序，一致                 |
 | transpose | transpose    | 决定矩阵 Q 是否共轭转置变换，一致              |
 | out       | -            | paddle 无此参数，需转写                        |