!39690 [MS][LITE] addcdiv, addcmul doc

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

@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.Addcdiv
+========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Addcdiv
+
+    执行张量x1与张量x2的逐元素除法，将结果乘以标量值value，并将其添加到input_data中。
+
+    .. math::
+        y[i] = input\_data[i] + value[i] * (x1[i] / x2[i])
+
+    输入：
+        - **input_data** (Tensor) - 要添加的张量。
+        - **x1** (Tensor) - 分子张量。
+        - **x2** (Tensor) - 分母张量。
+        - **value** (Tensor) - 张量x1/x2的乘数。
+
+    输出：
+        Tensor，具有与x1/x2相同的形状和dtype。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - 如果 `x1` 、 `x2` 、 `value` 、 `input_data` 的dtype不是张量。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `x1` 广播到形状为 `x2` 的张量。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `value` 广播到形状为 `x1/x2` 的张量。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `input_data` 广播到形状为 `value*(x1/x2)` 的张量。

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

@@ -0,0 +1,27 @@
+mindspore.ops.Addcmul
+========================
+
+.. py:class:: mindspore.ops.Addcmul
+
+    执行张量x1与张量x2的逐元素乘积，将结果乘以标量值value，并将其添加到input_data中。
+
+    .. math::
+        output[i] = input\_data[i] + value[i] * (x1[i] * x2[i])
+
+    输入：
+        - **input_data** (Tensor) - 要添加的张量。
+        - **x1** (Tensor) - 要乘以的张量。
+        - **x2** (Tensor) - 要乘以的张量。
+        - **value** (Tensor) - 张量x1*x2的乘数。
+
+    输出：
+        Tensor，具有与x1*x2相同的形状和dtype。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - 如果 `x1` 、 `x2` 、 `value` 、 `input_data` 的dtype不是张量。
+        - **TypeError** - 如果 `input_data` 的dtype不是：float32、float16、int32之一。
+        - **TypeError** - 如果 `x1` 或 `x2` 的dtype不是：float32、float16、int32之一.
+        - **TypeError** - 如果 `value` 的dtype不是：float32、float16、int32之一。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `x1` 广播到形状为 `x2` 的张量。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `value` 广播到形状为 `x1` * `x2` 的张量。
+        - **ValueError** - 如果无法将 `input_data` 广播到形状为 `value*(x1*x2)` 的张量。

mindspore/python/mindspore/ops/operations/math_ops.py

@@ -258,7 +258,7 @@ class Addcdiv(Primitive):
         - **value** (Tensor) - The multiplier for tensor x1/x2.
 
     Outputs:
-        Tensor y, has the same shape and dtype as x1/x2.
+        Tensor, has the same shape and dtype as x1/x2.
 
     Raises:
         TypeError: If dtype of `x1`, `x2`, `value`, `input_data` is not tensor.