[OPS] add funtional api docs for hardsigmoid

docs/api/api_python/mindspore.ops.rst

@@ -88,6 +88,7 @@ MindSpore中 `mindspore.ops` 接口与上一版本相比，新增、删除和支
     mindspore.ops.glu
     mindspore.ops.gumbel_softmax
     mindspore.ops.hardshrink
+    mindspore.ops.hardsigmoid
     mindspore.ops.hardswish
     mindspore.ops.hardtanh
     mindspore.ops.leaky_relu

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

@@ -5,20 +5,4 @@ mindspore.ops.HSigmoid
 
     分段性逼近激活函数。
 
-    逐元素计算。输入为任意维度的Tensor。
-
-    HSigmoid定义为：
-
-    .. math::
-        \text{hsigmoid}(x_{i}) = max(0, min(1, \frac{x_{i} + 3}{6})),
-
-    其中 :math:`x_i` 是输入Tensor的元素。
-
-    输入：
-        - **input_x** (Tensor) - 输入Tensor ，其shape为 :math:`(N,*)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。
-
-    输出：
-        Tensor，数据类型和shape与 `input_x` 相同。
-
-    异常：
-        - **TypeError** - 如果 `input_x` 不是Tensor。
+    更多参考详见 :func:`mindspore.ops.hardsigmoid`。

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

@@ -0,0 +1,23 @@
+mindspore.ops.hardsigmoid
+=========================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.hardsigmoid(input_x)
+
+    Hard Sigmoid激活函数。按元素计算输出。
+
+    Hard Sigmoid定义为：
+
+    .. math::
+        \text{hsigmoid}(x_{i}) = max(0, min(1, \frac{x_{i} + 3}{6})),
+
+    其中，:math:`x_i` 是输入Tensor的一个元素。
+
+    参数：
+        - **input_x** (Tensor) - Hard Sigmoid的输入，任意维度的Tensor，数据类型为float16、float32或float64。
+
+    返回：
+        Tensor，shape和数据类型与输入 `input_x` 相同。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `input_x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `input_x` 的dtype不是float16、float32或float64。

docs/api/api_python_en/mindspore.ops.rst

@@ -88,6 +88,7 @@ Activation Functions
     mindspore.ops.glu
     mindspore.ops.gumbel_softmax
     mindspore.ops.hardshrink
+    mindspore.ops.hardsigmoid
     mindspore.ops.hardswish
     mindspore.ops.hardtanh
     mindspore.ops.leaky_relu

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

@@ -4457,8 +4457,8 @@ def hardsigmoid(input_x):
 
     where :math:`x_i` is an element of the input Tensor.
 
-    Inputs:
-        - **input_x** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(*)`, where :math:`*` means any number of
+    Args:
+        input_x (Tensor): Tensor of shape :math:`(*)`, where :math:`*` means any number of
           dimensions, with float16, float32 or float64 data type.
 
     Outputs:
@@ -4469,7 +4469,7 @@ def hardsigmoid(input_x):
         TypeError: If dtype of `input_x` is not float16, float32 or float64.
 
     Supported Platforms:
-        ``Ascend`` ``CPU``
+        ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
 
     Examples:
         >>> x = Tensor(np.array([ -3.5,  0,  4.3]), mindspore.float32)

mindspore/python/mindspore/ops/operations/nn_ops.py

@@ -882,25 +882,7 @@ class HSigmoid(Primitive):
     r"""
     Hard sigmoid activation function.
 
-    Applies hard sigmoid activation element-wise. The input is a Tensor with any valid shape.
-
-    Hard sigmoid is defined as:
-
-    .. math::
-
-        \text{hsigmoid}(x_{i}) = max(0, min(1, \frac{x_{i} + 3}{6})),
-
-    where :math:`x_i` is an element of the input Tensor.
-
-    Inputs:
-        - **input_x** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(N, *)`, where :math:`*` means, any number of
-          additional dimensions.
-
-    Outputs:
-        Tensor, with the same type and shape as the `input_x`.
-
-    Raises:
-        TypeError: If `input_x` is not a Tensor.
+    Refer to :func:`mindspore.ops.hardsigmoid` for more details.
 
     Supported Platforms:
         ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``