[API Compatiblity] update sink api docs (PaddlePaddle#7401)

* update sink api docs

* fix

* fix

* fix style

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Co-authored-by: zachary sun <[email protected]>

Author: zhengshengning

docs/api/paddle/Tensor_cn.rst

@@ -1454,7 +1454,7 @@ exponential_(lam=1.0, name=None)
 参数：
     - **x** (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为 float32/float64。
     - **lam** (float) - 指数分布的 :math:`\lambda` 参数。
-    - **lambd** - ``lam`` 的别名，行为完全一致。
+      别名： ``lambd``
     - **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/bitwise_or_cn.rst

@@ -22,9 +22,9 @@ bitwise_or
 ::::::::::::
 
         - **x** （Tensor）- 输入的 N-D `Tensor`，数据类型为：bool，uint8，int8，int16，int32，int64。
-        - **input** - ``x`` 的别名，行为完全一致。
+          别名： ``input``
         - **y** （Tensor）- 输入的 N-D `Tensor`，数据类型为：bool，uint8，int8，int16，int32，int64。
-        - **other** - ``y`` 的别名，行为完全一致。
+          别名： ``other``
         - **out** （Tensor，可选）- 输出的结果 `Tensor`，是与输入数据类型相同的 N-D `Tensor`。默认值为 None，此时将创建新的 Tensor 来保存输出结果。
         - **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/broadcast_to_cn.rst

@@ -22,9 +22,9 @@ broadcast_to
 :::::::::
 
     - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：bool、float16、float32、float64、int32、int64、uint8 或 uint16。
-    - **input** - ``x`` 的别名，行为完全一致。
+      别名： ``input``
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状，若 ``shape`` 为 list 或者 tuple，则其中的元素值应该为整数或者是形状为 1-D 或 0-D 的 Tensor，若 ``shape`` 类型为 Tensor，则其应该为 1-D Tensor。
-    - **size** - ``shape`` 的别名，行为完全一致。
+      别名： ``size``
     - **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/ceil_cn.rst

@@ -14,12 +14,16 @@ ceil
     out = \left \lceil x \right \rceil
 
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``。
 
 参数
 ::::::::::::
 
     - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型支持 float32, float64, float16, bfloat16, uint8, int8, int16, int32, int64。
+      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。
+    - **out** （Tensor，可选） - 指定输出结果的 `Tensor`，默认值为 None。
 
 返回
 ::::::::::::

docs/api/paddle/cumsum_cn.rst

@@ -11,6 +11,9 @@ cumsum
 
 **注意**：结果的第一个元素和输入的第一个元素相同。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x`` 和 ``dim`` 可替代 ``axis``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``， ``dim=2`` 等价于 ``axis=2``。
+
 参数
 :::::::::
     - **x** (Tensor) - 累加的输入，需要进行累加操作的 Tensor。别名 ``input``。

docs/api/paddle/expand_cn.rst

@@ -17,11 +17,22 @@ expand
        :alt: 示例一图示
        :align: center
 
+.. note::
+    别名支持: 别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x`` 和 ``size`` 可替代 ``shape``。
+    ``shape`` 支持可变参数类型。
+    使用实例：
+        ``paddle.expand(tensor_x, shape=[3, 4], name=None)``
+        ``tensor_x.expand([3, 4]) -> paddle.expand(tensor_x, [3, 4])``
+        ``tensor_x.expand(3, 4) -> paddle.expand(tensor_x, 3, 4)``
+        ``tensor_x.expand(size=[3, 4]) -> paddle.expand(tensor_x, size=[3, 4])``
+
 
 参数
 :::::::::
     - **x** (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：bool、float16、float32、float64、int32、int64、uint8 或 uint16。
-    - **shape** (tuple|list|Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状，若 ``shape`` 为 list 或者 tuple，则其中的元素值应该为整数或者是形状为 1-D 或 0-D 的 Tensor，若 ``shape`` 类型为 Tensor，则其应该为 1-D Tensor。值为-1 表示保持相应维度的形状不变。
+      别名： ``input``
+    - **shape** (tuple|list|Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状，若 ``shape`` 为 list 或者 tuple，则其中的元素值应该为整数或者是形状为 1-D 或 0-D 的 Tensor，若 ``shape`` 类型为 Tensor，则其应该为 1-D Tensor。值为-1 表示保持相应维度的形状不变。支持可变参数类型。
+      别名： ``size``
     - **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/eye_cn.rst

@@ -7,9 +7,11 @@ eye
 
 构建二维 Tensor(主对角线元素为 1，其他元素为 0)。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``n`` 可替代 ``num_rows`` 和 ``m`` 可替代 ``num_columns``，如 ``n=1`` 等价于 ``num_rows=1``， ``m=2`` 等价于 ``num_columns=2``。
+
 参数
 ::::::::::::
-
   - **num_rows** (int|Tensor) - 生成 2-D Tensor 的行数，数据类型为非负 int32。别名：``n``。
   - **num_columns** (int|Tensor|None，可选) - 生成 2-D Tensor 的列数，数据类型为非负 int32。若为 None，则默认等于 ``num_rows``。别名：``m``。
   - **dtype** (str|paddle.dtype|np.dtype，可选) - 返回 Tensor 的数据类型。支持 int32、int64、float16、float32、float64、complex64、complex128。

docs/api/paddle/flatten_cn.rst

@@ -47,12 +47,19 @@ flatten
    :alt: 图例
    :width: 700
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x`` 、 ``start_dim`` 可替代 ``start_axis`` 和 ``ehd_dim`` 可替代 ``stop_axis``。
+    如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``， ``start_dim=1`` 等价于 ``start_axis=1`` 和 ``ehd_dim=1`` 等价于 ``stop_axis=1``。
+
 参数
 ::::::::::::
 
   - **x** (Tensor) - 多维 Tensor，数据类型可以为 float16、float32、float64、int8、int32 或 int64。
+    别名： ``input``
   - **start_axis** (int) - flatten 展开的起始维度。
+    别名： ``start_dim``
   - **stop_axis** (int) - flatten 展开的结束维度。
+    别名： ``end_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。
 
 返回

docs/api/paddle/floor_divide_cn.rst

@@ -20,12 +20,18 @@ floor_divide
 - :math:`X`：多维 Tensor。
 - :math:`Y`：多维 Tensor。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x`` 和 ``other`` 可替代 ``y``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``， ``other=tensor_y`` 等价于 ``y=tensor_y``。
+
 
 参数
 :::::::::
         - **x** (Tensor) - 多维 Tensor。数据类型为 int8 int16 int32 int64 float32 float64 float16 或 bfloat16。
+          别名： ``input``
         - **y** (Tensor) - 多维 Tensor。数据类型为 int8 int16 int32 int64 float32 float64 float16 或 bfloat16。
+          别名： ``other``
         - **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。
+        - **out** （Tensor，可选） - 指定输出结果的 `Tensor`，默认值为 None。
 
 
 返回

docs/api/paddle/full_like_cn.rst

@@ -8,10 +8,14 @@ full_like
 
 创建一个和 ``x`` 具有相同的形状并且数据类型为 ``dtype`` 的 Tensor，其中元素值均为 ``fill_value``，当 ``dtype`` 为 None 的时候，Tensor 数据类型和输入 ``x`` 相同。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``。
+
 参数
 ::::::::::::
 
     - **x** (Tensor) – 输入 Tensor，输出 Tensor 和 x 具有相同的形状，x 的数据类型可以是 bool、float16、float32、float64、int32、int64。
+      别名： ``input``
     - **fill_value** (bool|float|int) - 用于初始化输出 Tensor 的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
     - **dtype** (str|paddle.dtype|np.dtype，可选) - 输出变量的数据类型。若参数为 None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，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。