映射文档 torch.nn.functional.embedding

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/functional/torch.nn.functional.binary_cross_entropy.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+## torch.nn.functional.binary_cross_entropy
+
+### [torch.nn.functional.binary_cross_entropy](https://pytorch.org/docs/2.0/generated/torch.nn.functional.binary_cross_entropy.html?highlight=binary_cross_entropy#torch.nn.functional.binary_cross_entropy)
+
+```python
+torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
+```
+
+### [paddle.nn.functional.binary_cross_entropy](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/binary_cross_entropy_cn.html#binary-cross-entropy)
+
+```python
+paddle.nn.functional.binary_cross_entropy(input, label, weight=None, reduction='mean', name=None)
+```
+
+两者功能一致，torch 参数多，具体如下：
+### 参数差异
+| PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
+| ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
+| input         | input        | 表示输入的 Tensor                                       |
+| target        | label        | 标签                                                   |
+| weight        | weight       | 指定每个batch的权重                                      |
+| size_average  | -            | 已废弃，和 reduce 组合决定损失计算方式                      |
+| reduce        | -            | 已废弃，和 size_average 组合决定损失计算方式                |
+| reduction     | reduction    | 输出结果的计算方式                                       |
+
+
+### 转写示例
+
+```python
+# Pytorch 的 size_average、reduce 参数转为 Paddle 的 reduction 参数
+if size_average is None:
+    size_average = True
+if reduce is None:
+    reduce = True
+
+if size_average and reduce:
+    reduction = 'mean'
+elif reduce:
+    reduction = 'sum'
+else:
+    reduction = 'none'
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/functional/torch.nn.functional.embedding.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+## [ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.embedding
+### [torch.nn.functional.embedding](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.embedding.html?highlight=torch+nn+functional+embedding#torch.nn.functional.embedding)
+
+```python
+torch.nn.functional.embedding(input,
+                              weight,
+                              padding_idx=None,
+                              max_norm=None,
+                              norm_type=2.0,
+                              scale_grad_by_freq=False,
+                              sparse=False)
+```
+### [paddle.nn.functional.embedding](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/embedding_cn.html#embedding)
+
+```python
+paddle.nn.functional.embedding(x,
+                               weight,
+                               padding_idx=None,
+                               sparse=False,
+                               name=None)
+```
+
+其中 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            | 表示存储id信息的Tensor  |
+| weight     | weight            | 表示存储词嵌入权重参数的 Tensor  |
+| padding_idx     | padding_idx            | 在此区间内的参数及对应的梯度将会以 0 进行填充  |
+| max_norm      | -            | 如果给定，Embeddding 向量的范数（范数的计算方式由 norm_type 决定）超过了 max_norm 这个界限，就要再进行归一化，PaddlePaddle 无此功能，暂无转写方式。  |
+| norm_type     | -            | 为 maxnorm 选项计算 p-范数的 p。默认值 2，PaddlePaddle 暂无此功能，暂无转写方式。  |
+| scale_grad_by_freq | -       | 是否根据单词在 mini-batch 中出现的频率，对梯度进行放缩，PaddlePaddle 暂无此功能。  |
+| sparse     | sparse            | 表示是否使用稀疏更新。  |
+| -             | name  | Pytorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。  |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/functional/torch.nn.functional.unfold.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+## [ 参数不一致 ]torch.nn.functional.unfold
+### [torch.nn.functional.unfold](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.unfold.html#torch.nn.functional.unfold)
+
+```python
+torch.nn.functional.unfold(input,
+                           kernel_size,
+                           dilation=1,
+                           padding=0,
+                           stride=1)
+```
+
+### [paddle.nn.functional.unfold](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/unfold_cn.html#unfold)
+
+```python
+paddle.nn.functional.unfold(x,
+                            kernel_size=[3, 3],
+                            strides=1,
+                            addings=1,
+                            dilation=1,
+                            name=None)
+```
+其中 Paddle 与 Pytorch 前四个参数所支持的参数类型不一致，具体如下：
+### 参数映射
+| PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
+| ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
+| input   | x | 输入得Tensor |
+| kernel_size   | kernel_sizes | 卷积核大小， PyTorch 参数类型为 int、tuple(int) 或者 list(int)， Paddle 参数类型为 int 或者 list(int)。   |
+| dilation      | dilations    | 卷积膨胀，PyTorch 参数类型为 int、tuple(int) 或者 list(int)， Paddle 参数类型为 int 或者 list(int)。 |
+| padding       | paddings     | 每个维度的扩展，PyTorch 参数类型为 int、tuple(int) 或者 list(int)， Paddle 参数类型为 int 或者 list(int)。 |
+| stride        | strides      | 步长大小，PyTorch 参数类型为 int、tuple(int) 或者 list(int)， Paddle 参数类型为 int 或者 list(int)。|
+
+### 转写示例
+``` python
+# PyTorch 写法：
+unfold = nn.functional.unfold(input,kernel_size=(2, 3))
+
+# Paddle 写法
+unfold = nn.functional.unfold(x,kernel_size=[2, 3])
+```