[docs] 修复 api 文档中函数声明的名称【Part1】 (#6686)

* fix api part1

* update

Author: ooooo-create

docs/api/paddle/DataParallel_cn.rst

@@ -46,17 +46,17 @@ COPY-FROM: paddle.DataParallel:dp-example
 ::::::::::::
 COPY-FROM: paddle.DataParallel:dp-pylayer-example
 
-.. py:function:: no_sync()
 
+方法
+::::::::::::
+no_sync()
+'''''''''
 用于暂停梯度同步的上下文管理器。在 no_sync()中参数梯度只会在模型上累加；直到 with 之外的第一个 forward-backward，梯度才会被同步。
 
-代码示例
-::::::::::::
+**代码示例**
 
 COPY-FROM: paddle.DataParallel.no_sync
 
-方法
-::::::::::::
 state_dict(destination=None, include_sublayers=True)
 '''''''''
 

docs/api/paddle/distributed/destroy_process_group_cn.rst

@@ -4,7 +4,7 @@ destroy_process_group
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: destroy_process_group(group=None)
+.. py:function:: paddle.distributed.destroy_process_group(group=None)
 
 销毁一个指定的通信组。
 

docs/api/paddle/distributed/get_group_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 get_group
 -------------------------------
 
-.. py:function:: get_group(id=0)
+.. py:function:: paddle.distributed.get_group(id=0)
 
 通过通信组 id 获取通信组实例
 

docs/api/paddle/distributed/get_rank_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 get_rank
 ----------
 
-..  py:function:: paddle.distributed.get_rank(group=None)
+.. py:function:: paddle.distributed.get_rank(group=None)
 
 返回当前进程在给定通信组下的 rank，rank 是在 [0, world_size) 范围内的连续整数。如果没有指定通信组，则默认使用全局通信组。
 

docs/api/paddle/distributed/new_group_cn.rst

@@ -4,7 +4,7 @@ new_group
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: new_group(ranks=None, backend=None)
+.. py:function:: paddle.distributed.new_group(ranks=None, backend=None)
 
 创建分布式通信组。
 

docs/api/paddle/distributed/to_static_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 to_static
 -------------------------------
 
-.. py:function:: to_static(layer, loader, loss=None, optimizer=None, strategy=None)
+.. py:function:: paddle.distributed.to_static(layer, loader, loss=None, optimizer=None, strategy=None)
 
 将带有分布式切分信息的动态图 ``layer`` 转换为静态图分布式模型, 可在静态图模式下进行分布式训练；同时将动态图下所使用的数据迭代器 ``loader`` 转换为静态图分布式训练所使用的数据迭代器。
 

docs/api/paddle/distributed/unshard_dtensor_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 unshard_dtensor
 -------------------------------
 
-.. py:function:: unshard_dtensor(dist_tensor)
+.. py:function:: paddle.distributed.unshard_dtensor(dist_tensor)
 
 将带有分布式信息的分布式 Tensor 转换为普通 Tensor。
 

docs/api/paddle/distributed/wait_cn.rst

@@ -4,7 +4,7 @@ wait
 -------------------------------
 
 
-.. py:function:: wait(tensor, group=None, use_calc_stream=True)
+.. py:function:: paddle.distributed.wait(tensor, group=None, use_calc_stream=True)
 
 
 同步通信组

docs/api/paddle/incubate/LookAhead_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 LookAhead
 -------------------------------
 
-.. py:function:: class paddle.incubate.LookAhead(inner_optimizer, alpha=0.5, k=5, name=None)
+.. py:class:: paddle.incubate.LookAhead(inner_optimizer, alpha=0.5, k=5, name=None)
 此 API 为论文 `Lookahead Optimizer: k steps forward, 1 step back <https://arxiv.org/abs/1907.08610>`_ 中 Lookahead 优化器的实现。
 Lookahead 保留两组参数：fast_params 和 slow_params。每次训练迭代中 inner_optimizer 更新 fast_params。
 Lookahead 每 k 次训练迭代更新 slow_params 和 fast_params，如下所示：

docs/api/paddle/incubate/xpu/resnet_block/ResNetBasicBlock_cn.rst

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ResNetBasicBlock
 -------------------------------
-.. py:class:: paddle.incubate.xpu.ResNetBasicBlock(num_channels1, num_filter1, filter1_size, num_channels2, num_filter2, filter2_size, num_channels3, num_filter3, filter3_size, stride1=1, stride2=1, stride3=1, act='relu', momentum=0.9, eps=1e-5, data_format='NCHW', has_shortcut=False, use_global_stats=False, is_test=False, filter1_attr=None, scale1_attr=None, bias1_attr=None, moving_mean1_name=None, moving_var1_name=None, filter2_attr=None, scale2_attr=None, bias2_attr=None, moving_mean2_name=None, moving_var2_name=None, ilter3_attr=None, scale3_attr=None, bias3_attr=None, moving_mean3_name=None, moving_var3_name=None, padding1=0, padding2=0, padding3=0, dilation1=1, dilation2=1, dilation3=1, trainable_statistics=False, find_conv_max=True)
+.. py:class:: paddle.incubate.xpu.resnet_block.ResNetBasicBlock(num_channels1, num_filter1, filter1_size, num_channels2, num_filter2, filter2_size, num_channels3, num_filter3, filter3_size, stride1=1, stride2=1, stride3=1, act='relu', momentum=0.9, eps=1e-5, data_format='NCHW', has_shortcut=False, use_global_stats=False, is_test=False, filter1_attr=None, scale1_attr=None, bias1_attr=None, moving_mean1_name=None, moving_var1_name=None, filter2_attr=None, scale2_attr=None, bias2_attr=None, moving_mean2_name=None, moving_var2_name=None, ilter3_attr=None, scale3_attr=None, bias3_attr=None, moving_mean3_name=None, moving_var3_name=None, padding1=0, padding2=0, padding3=0, dilation1=1, dilation2=1, dilation3=1, trainable_statistics=False, find_conv_max=True)
 
 该接口用于构建 ``ResNetBasicBlock`` 类的一个可调用对象，实现一次性计算多个 ``Conv2D``、 ``BatchNorm`` 和 ``ReLU`` 的功能，排列顺序参见源码链接。