Fix API docs

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.GRUCell.md

@@ -10,7 +10,7 @@ torch.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None)
 paddle.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数个数不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
@@ -22,7 +22,7 @@ paddle.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=N
 | dtype   | -   | Tensor 的所需数据类型，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
 | -             |weight_hh_attr| weight_hh 的参数，  PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
-
+| forward 类方法返回值            |forward 类方法返回值  | PyTorch 的返回值为更新后的隐藏状态 ret, Paddle 返回值为 ret、 ret, 需要转写。  |
 
 ### 转写示例
 #### bias：是否使用偏置
@@ -40,6 +40,7 @@ paddle.nn.GRUCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
 #### forward 类方法：前向传播
 ```python
+# 返回值个数不一致，Paddle 返回值比 Pytorch 多一个
 # PyTorch 写法
 rnn = torch.nn.GRUCell(2, 2)
 result = rnn(inp, h0)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.LSTMCell.md

@@ -9,7 +9,7 @@ torch.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None)
 paddle.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, proj_size=0, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数个数不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
@@ -22,7 +22,7 @@ paddle.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
 | -             |weight_hh_attr| weight_hh 的参数，  PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
 | -             |proj_size|表示是否将 `hidden state` 映射到对应的大小， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
-
+| forward 类方法返回值            |forward 类方法返回值  | PyTorch 的返回值为更新后的隐藏状态和细胞状态 h,c, Paddle 返回值为 h, (h, c), 需要转写。  |
 
 ### 转写示例
 #### bias：是否使用偏置
@@ -40,6 +40,7 @@ paddle.nn.LSTMCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
 #### forward 类方法：前向传播
 ```python
+# 返回值个数不一致，Paddle 返回值比 Pytorch 多一个
 # PyTorch 写法
 rnn = torch.nn.LSTMCell(2, 2)
 result = rnn(inp, h0)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/nn/torch.nn.RNNCell.md

@@ -9,7 +9,7 @@ torch.nn.RNNCell(input_size, hidden_size, bias=True, nonlinearity='tanh', device
 paddle.nn.SimpleRNNCell(input_size, hidden_size, activation='tanh', weight_ih_attr=None, weight_hh_attr=None, bias_ih_attr=None, bias_hh_attr=None, name=None)
 ```
 
-两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数类型不同，具体如下：
+两者功能一致但输入参数用法不一致，且返回参数个数不同，具体如下：
 ### 参数映射
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
@@ -20,6 +20,7 @@ paddle.nn.SimpleRNNCell(input_size, hidden_size, activation='tanh', weight_ih_at
 | nonlinearity          | activation            | 表示激活函数类型，仅参数名不一致。  |
 | -             |weight_ih_attr| weight_ih 的参数， PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
 | -             |weight_hh_attr| weight_hh 的参数，  PyTorch 无此参数， Paddle 保持默认即可。  |
+| forward 类方法返回值            |forward 类方法返回值  | PyTorch 的返回值为更新后的隐藏状态 ret, Paddle 返回值为 ret、 ret, 需要转写。  |
 
 ### 转写示例
 #### bias：是否使用偏置
@@ -37,6 +38,7 @@ paddle.nn.SimpleRNNCell(16, 32, bias_ih_attr=False, bias_hh_attr=False)
 ```
 #### forward 类方法：前向传播
 ```python
+# 返回值个数不一致，Paddle 返回值比 Pytorch 多一个
 # PyTorch 写法
 rnn = torch.nn.RNNCell(2, 2)
 result = rnn(inp, h0)

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/others/torch.autograd.grad.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 ### [torch.autograd.grad](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.autograd.grad.html#torch.autograd.grad)
 
 ```python
-torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, is_grads_batched=False)
+torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, is_grads_batched=False, materialize_grads=False)
 ```
 
 ### [paddle.grad](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/grad_cn.html)
@@ -26,4 +26,5 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | only_inputs      | only_inputs  | 是否只计算 inputs 的梯度。                                   |
 | allow_unused     | allow_unused | 决定当某些 inputs 变量不在计算图中时抛出错误还是返回 None。  |
 | is_grads_batched | -            | 是否反向使用批量，Paddle 无此参数，暂无转写方式。            |
+| materialize_grads | -            | 与输入无关变量的梯度，初始化为零还是不初始化，Paddle 无此参数，暂无转写方式。            |
 | -                | no_grad_vars | 指明不需要计算梯度的变量，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.frexp.md

@@ -31,5 +31,6 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 torch.frexp(x,out=y)
 
 # Paddle 写法
-paddle.assign(paddle.frexp(x), y)
+out1, out2 = paddle.frexp(x)
+paddle.assign(out1, y[0]), paddle.assign(out2, y[1])
 ```