add chinese doc for paddle.vecdot (#7354)

* fix randn_like

* add vecdot

* fix typo

* fix

* fix

* fix

* fix ci

Author: fangfangssj

docs/api/paddle/linalg/Overview_cn.rst

@@ -38,6 +38,7 @@ paddle.linalg 目录下包含飞桨框架支持的线性代数相关 API。具
 
     " :ref:`paddle.linalg.multi_dot <cn_api_paddle_linalg_multi_dot>` ", "2 个或更多矩阵的乘法，会自动选择计算量最少的乘法顺序"
     " :ref:`paddle.linalg.matrix_power <cn_api_paddle_linalg_matrix_power>` ", "计算方阵的 n 次幂"
+    " :ref:`paddle.linalg.vecdot <cn_api_paddle_linalg_vecdot>` ", "计算矩阵沿指定轴的点积"
     " :ref:`paddle.linalg.inv <cn_api_paddle_linalg_inv>` ", "计算方阵的逆矩阵"
     " :ref:`paddle.linalg.pinv <cn_api_paddle_linalg_pinv>` ", "计算矩阵的广义逆"
     " :ref:`paddle.linalg.cov <cn_api_paddle_linalg_cov>` ", "计算矩阵的协方差矩阵"

docs/api/paddle/linalg/vecdot_cn.rst

@@ -0,0 +1,28 @@
+.. _cn_api_paddle_linalg_vecdot:
+
+vecdot
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.linalg.vecdot(x, y, axis=-1, name=None)
+计算两个张量沿指定轴的点积。
+
+该函数对两个张量进行逐元素相乘，并沿指定轴求和以计算它们的点积。支持任意维度的张量（包括 0 维张量），只要张量`x`和`y`的形状在指定轴上可广播即可。
+
+
+参数
+:::::::::
+
+        - **x** (Tensor) - 第一个输入张量。支持 ``float32`` 、 ``float64`` 、 ``int32`` 、 ``int64`` 、 ``complex64`` 和  ``complex128`` 六种数据类型。
+        - **y** (Tensor) - 第二个输入张量。其形状必须能沿指定 ``axis`` 与 ``x`` 进行广播运算，且必须与 ``x`` 具有相同的数据类型。
+        - **axis** (int，可选) - 计算点积所沿的轴。默认为-1，表示最后一个轴。
+        - **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
+:::::::::
+``Tensor``， 包含沿指定轴计算的 ``x`` 和 ``y`` 点积结果的张量。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+COPY-FROM: paddle.linalg.vecdot

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

@@ -1,49 +1,37 @@
-## [ 组合替代实现 ]torch.randn_like
+## [ torch 参数更多 ] torch.randn_like
 
 ### [torch.randn_like](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.randn_like.html#torch.randn_like)
+
 ```python
 torch.randn_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format)
 ```
 
-返回与输入相同大小的张量，该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。
+### [paddle.randn_like](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/randn_like_cn.html#randn_like)
+
+```python
+paddle.randn_like(x, dtype=None, name=None)
+```
+
+PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 
-### 参数介绍
+### 参数映射
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
-| input         | -            | 表示输入的 Tensor                                   |
-| dtype         | -            | 表示数据类型。               |
+| input         | x            | 表示输入的 Tensor，仅参数名不一致。                                   |
+| dtype         | dtype        | 表示数据类型。               |
 | layout        | -            | 表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。                   |
-| device        | -            | 表示 Tensor 存放位置，Paddle 无此参数，需要转写。                   |
-| requires_grad | stop_gradient            | 表示是否不阻断梯度传导，Paddle 无此参数，需要转写。 |
+| device        | -            | 表示 Tensor 存放位置，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。                   |
+| requires_grad | -            | 表示是否不阻断梯度传导，Paddle 无此参数，需要转写。 |
 | memory_format | -            | 表示内存格式， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。               |
 
-PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
-
 ### 转写示例
-#### input：表示输入的 Tensor
-```python
-# PyTorch 写法
-torch.randn_like(x)
-
-# Paddle 写法
-paddle.randn(shape=x.shape, dtype=x.dtype)
-```
-
-#### dtype：表示数据类型
-```python
-# PyTorch 写法
-torch.randn_like(x，dtype=torch.float64)
-
-# Paddle 写法
-paddle.randn(shape=x.shape, dtype=paddle.float64)
-```
 
 #### requires_grad：表示是否不阻断梯度传导
 ```python
 # PyTorch 写法
 y = torch.randn_like(x，requires_grad=True)
 
 # Paddle 写法
-y = paddle.randn(shape=x.shape, dtype=x.dtype)
+y = paddle.randn_like(x)
 y.stop_gradient = False
 ```