operators_doc_fix

docs/api/api_python/mindspore.ops.rst

@@ -319,6 +319,7 @@ Reduction函数
     mindspore.ops.argmin
     mindspore.ops.cummax
     mindspore.ops.cummin
+    mindspore.ops.cumprod
     mindspore.ops.cumsum
     mindspore.ops.fmax
     mindspore.ops.fmin
@@ -583,7 +584,6 @@ Array操作
     mindspore.ops.vstack
     mindspore.ops.where
     mindspore.ops.cross
-    mindspore.ops.cumprod
     mindspore.ops.renorm
 
 类型转换

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.lstsq.rst

@@ -0,0 +1,6 @@
+mindspore.Tensor.lstsq
+======================
+
+.. py:method:: mindspore.Tensor.lstsq(A)
+
+    详情请参考 :func:`mindspore.ops.lstsq`。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.matmul.rst

@@ -0,0 +1,6 @@
+mindspore.Tensor.matmul
+=======================
+
+.. py:method:: mindspore.Tensor.matmul(tensor2)
+
+    详情请参考 :func:`mindspore.ops.matmul`。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.mvlgamma.rst

@@ -0,0 +1,6 @@
+mindspore.Tensor.mvlgamma
+=========================
+
+.. py:method:: mindspore.Tensor.mvlgamma(p)
+
+    详情请参考 :func:`mindspore.ops.mvlgamma`。

docs/api/api_python/mindspore/Tensor/mindspore.Tensor.neg.rst

@@ -0,0 +1,6 @@
+mindspore.Tensor.neg
+====================
+
+.. py:method:: mindspore.Tensor.neg()
+
+    详情请参考 :func:`mindspore.ops.neg`。

docs/api/api_python/mindspore/mindspore.Tensor.rst

@@ -184,6 +184,7 @@ mindspore.Tensor
     mindspore.Tensor.logit
     mindspore.Tensor.logsumexp
     mindspore.Tensor.long
+    mindspore.Tensor.lstsq
     mindspore.Tensor.lt
     mindspore.Tensor.masked_fill
     mindspore.Tensor.masked_select

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_lstsq.rst

@@ -0,0 +1,37 @@
+mindspore.ops.lstsq
+===================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.lstsq(input, A)
+
+    计算满秩矩阵 `x` :math:`(m \times n)` 与满秩矩阵 `a` :math:`(m \times k)` 的最小二乘问题或最小范数问题的解。
+
+    若 :math:`m \geq n` ， `Lstsq` 解决最小二乘问题：
+
+    .. math::
+       \begin{array}{ll}
+       \min_y & \|xy-a\|_2.
+       \end{array}
+
+    若 :math:`m < n` ， `Lstsq` 解决最小范数问题：
+
+    .. math::
+       \begin{array}{llll}
+       \min_y & \|y\|_2 & \text{subject to} & xy = a.
+       \end{array}
+
+    其中 `y` 表示返回的Tensor。
+
+    参数：
+        - **input** (Tensor) - 上述公式中 :math:`(m \times n)` 的矩阵 :math:`x` ，输入Tensor的数据类型为float16、float32或float64。
+        - **A** (Tensor) - 上述公式中 :math:`(m \times k)` 的矩阵 :math:`a` ，输入Tensor的数据类型为float16、float32或float64。
+
+    返回：
+        Tensor，最小二乘问题或最小范数问题的解，其shape为 :math:`(n \times k)` ，数据类型与 `input` 相同。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `input` 或 `A` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `input` 或 `A` 不是以下数据类型之一：float16、float32、float64。
+        - **TypeError** - `input` 和 `A` 的数据类型不同。
+        - **ValueError** - `input` 的维度不等于2。
+        - **ValueError** - `A` 的维度不等于2或1。
+        - **ValueError** - `input` 与 `A` shape的第零维不相等。

docs/api/api_python_en/Tensor_list.rst

@@ -190,6 +190,7 @@
     mindspore.Tensor.logit
     mindspore.Tensor.logsumexp
     mindspore.Tensor.long
+    mindspore.Tensor.lstsq
     mindspore.Tensor.lt
     mindspore.Tensor.masked_fill
     mindspore.Tensor.masked_select

docs/api/api_python_en/mindspore.ops.rst

@@ -319,6 +319,7 @@ Reduction Functions
     mindspore.ops.argmin
     mindspore.ops.cummax
     mindspore.ops.cummin
+    mindspore.ops.cumprod
     mindspore.ops.cumsum
     mindspore.ops.fmax
     mindspore.ops.fmin
@@ -583,7 +584,6 @@ Array Operation
     mindspore.ops.vstack
     mindspore.ops.where
     mindspore.ops.cross
-    mindspore.ops.cumprod
     mindspore.ops.renorm
 
 Type Cast
@@ -762,4 +762,4 @@ Other Functions
     :template: classtemplate.rst
 
     mindspore.ops.depend
-    mindspore.ops.partial
+    mindspore.ops.partial

mindspore/python/mindspore/ops/function/array_func.py

@@ -6093,6 +6093,8 @@ def lstsq(input, A):
        \min_y & \|y\|_2 & \text{subject to} & xy = a.
        \end{array}
 
+    where `y` is the returned tensor.
+
     Args:
         input (Tensor): The m by n matrix equivalent to `x` in above.
             The input tensor whose data type is float16, float32 or float64.

mindspore/python/mindspore/ops/function/nn_func.py

@@ -4241,7 +4241,7 @@ def ctc_greedy_decoder(inputs, sequence_length, merge_repeated=True):
         ValueError: If value in the `sequence_length` is larger than `max_time`.
 
     Supported Platforms:
-        ``Ascend`` ``CPU``
+        ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
 
     Examples:
         >>> inputs = Tensor(np.array([[[0.6, 0.4, 0.2], [0.8, 0.6, 0.3]],