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doc/fluid/api_cn/tensor_cn/sum_cn.rst

@@ -8,15 +8,15 @@ sum
 该OP是对指定维度上的Tensor元素进行求和运算，并输出相应的计算结果。
 
 参数：
-    - **x** （Tensor）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
+    - **x** （Tensor）- 输入变量为多维Tensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
     - **axis** （int | list | tuple ，可选）- 求和运算的维度。如果为None，则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(x),rank(x)]` 范围内。如果 :math:`axis [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+axis[i]` ，默认值为None。
     - **dtype** （str ， 可选）- 输出变量的数据类型。若参数为空，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。
     - **keepdim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keepdim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
     - **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：  在指定维度上进行求和运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
+返回：
+  ``Tensor``，在指定维度上进行求和运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
 
-返回类型：  变量（Tensor）
 
 **代码示例**
 
@@ -31,7 +31,7 @@ sum
     #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
     # Each example is followed by the corresponding output tensor.
     x_data = np.array([[0.2, 0.3, 0.5, 0.9],[0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]).astype('float32')
-    x = paddle.to_variable(x_data)
+    x = paddle.to_tensor(x_data)
     out1 = paddle.sum(x)  # [3.5]
     out2 = paddle.sum(x, axis=0)  # [0.3, 0.5, 1.1, 1.6]
     out3 = paddle.sum(x, axis=-1)  # [1.9, 1.6]
@@ -42,6 +42,6 @@ sum
     #      [[5, 6], [7, 8]]]
     # Each example is followed by the corresponding output tensor.
     y_data = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]).astype('float32')
-    y = paddle.to_variable(y_data)
+    y = paddle.to_tensor(y_data)
     out5 = paddle.sum(y, axis=[1, 2]) # [10, 26]
     out6 = paddle.sum(y, axis=[0, 1]) # [16, 20]