fix (#7123)

Author: ooooo-create

docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_feedforward_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 fused_feedforward
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_feedforward(x, linear1_weight, linear2_weight, linear1_bias=None, linear2_bias=None, ln1_scale=None, ln1_bias=None, ln2_scale=None, ln2_bias=None, dropout1_rate=0.5, dropout2_rate=0.5,activation="relu", ln1_epsilon=1e-5, ln2_epsilon=1e-5, pre_layer_norm=False, training=True, mode='upscale_in_train', name=None):
+.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_feedforward(x, linear1_weight, linear2_weight, linear1_bias=None, linear2_bias=None, ln1_scale=None, ln1_bias=None, ln2_scale=None, ln2_bias=None, dropout1_rate=0.5, dropout2_rate=0.5,activation="relu", ln1_epsilon=1e-5, ln2_epsilon=1e-5, pre_layer_norm=False, training=True, mode='upscale_in_train', name=None)
 
 这是一个融合算子，该算子是对 transformer 模型中 feed forward 层的多个算子进行融合，该算子只支持在 GPU 下运行，该算子与如下伪代码表达一样的功能：
 

docs/api/paddle/linalg/matrix_norm_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 matrix_norm
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.matrix_norm(x, p='fro', axis=[-2,-1], keepdim=False, name=None):
+.. py:function:: paddle.linalg.matrix_norm(x, p='fro', axis=[-2,-1], keepdim=False, name=None)
 
 
 

docs/api/paddle/linalg/norm_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 norm
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.norm(x, p=None, axis=None, keepdim=False, name=None):
+.. py:function:: paddle.linalg.norm(x, p=None, axis=None, keepdim=False, name=None)
 
 
 

docs/api/paddle/linalg/vector_norm_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 vector_norm
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.linalg.vector_norm(x, p=2.0, axis=None, keepdim=False, name=None):
+.. py:function:: paddle.linalg.vector_norm(x, p=2.0, axis=None, keepdim=False, name=None)
 
 
 

docs/api/paddle/nn/functional/hardtanh_cn.rst

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 hardtanh
 -------------------------------
-.. py:function:: paddle.nn.functional.hardtanh(x, min=-1.0, max=1.0, name=None):
+.. py:function:: paddle.nn.functional.hardtanh(x, min=-1.0, max=1.0, name=None)
 
 hardtanh 激活层（Hardtanh Activation Operator）。计算输入 `x` 的 `hardtanh` 值。计算公式如下：
 

docs/api/paddle/sparse/slice_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 slice
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.sparse.slice(x, axis, starts, ends, name=None):
+.. py:function:: paddle.sparse.slice(x, axis, starts, ends, name=None)
 
 沿多个轴生成 ``x`` 的切片。使用 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点位置，并使用此信息来对 ``x`` 切片。
 如果向 ``starts`` 或 ``ends`` 传递负值如 :math:`-i`，则表示该轴的反向第 :math:`i-1` 个位置（这里以 0 为初始位置）。

docs/api/paddle/sparse/sum_cn.rst

@@ -3,7 +3,7 @@
 sum
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.sparse.sum(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None):
+.. py:function:: paddle.sparse.sum(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None)
 
 计算给定维度 :attr:`axis` 上稀疏张量 :attr:`x` 元素的和。
 输入 :attr:`x` 必须为稀疏压缩格式（ `SparseCooTensor` 或 `SparseCsrTensor`）。