!39212 [MSLITE][CPU] reduce op functional api docs update

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

@@ -235,11 +235,15 @@ Reduction函数
     :nosignatures:
     :template: classtemplate.rst
 
+    mindspore.ops.amax
+    mindspore.ops.amin
     mindspore.ops.argmin
     mindspore.ops.logsumexp
     mindspore.ops.max
-    mindspore.ops.norm
+    mindspore.ops.mean
     mindspore.ops.min
+    mindspore.ops.norm
+    mindspore.ops.prod
 
 .. list-table::
    :widths: 50 50
@@ -247,14 +251,6 @@ Reduction函数
 
    * - functional
      - Description
-   * - mindspore.ops.amax
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMax`.
-   * - mindspore.ops.mean
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMean`.
-   * - mindspore.ops.amin
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMin`.
-   * - mindspore.ops.prod
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceProd`.
    * - mindspore.ops.reduce_sum
      - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceSum`.
 

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

@@ -14,7 +14,7 @@
         - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: ()，缩小所有维度。只允许常量值。取值必须在[-rank( `x` ), rank( `x` ))范围内。
 
     输出：
-        bool类型的Tensor。
+        Tensor。
 
         - 如果 `axis` 为()，且 `keep_dims` 为False，
           则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的乘积。

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

@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.amax
+==================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.amax(x, axis=(), keep_dims=False)
+
+    默认情况下，使用指定维度的最大值代替该维度的其他元素，以移除该维度。也可仅缩小该维度大小至1。 `keep_dims` 控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    参数：
+        - **x** (Tensor[Number]) - 输入Tensor。
+          shape: :math:`(N,*)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度，其秩应小于8。
+        - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: ()，缩小所有维度。只允许常量值。取值必须在[-rank( `x` ), rank( `x` ))范围内。
+        - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留缩小的维度，大小为1。否则移除维度。默认值：False。
+
+    返回：
+        Tensor。
+
+        - 如果 `axis` 为()，且 `keep_dims` 为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的最大值。
+        - 如果 `axis` 为int，值为2，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+        - 如果 `axis` 为tuple(int)，值为(2, 3)，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一：int、Tuple或List。
+        - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool类型。

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

@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.amin
+==================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.amin(x, axis=(), keep_dims=False)
+
+    默认情况下，使用指定维度的最小值代替该维度的其他元素，以移除该维度。也可仅缩小该维度大小至1。 `keep_dims` 控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    参数：
+        - **x** (Tensor[Number]) - 输入Tensor。
+          shape: :math:`(N,*)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度，其秩应小于8。
+        - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: ()，缩小所有维度。只允许常量值。取值必须在[-rank( `x` ), rank( `x` ))范围内。
+        - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留缩小的维度，大小为1。否则移除维度。默认值：False。
+
+    返回：
+        Tensor。
+
+        - 如果 `axis` 为()，且 `keep_dims` 为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的最小值。
+        - 如果 `axis` 为int，值为2，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+        - 如果 `axis` 为tuple(int)，值为(2, 3)，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一：int、Tuple或List。
+        - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool类型。

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

@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.mean
+==================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.mean(x, axis=(), keep_dims=False)
+
+    默认情况下，输出Tensor各维度上的平均值，以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求平均值归约。
+
+    参数：
+        - **x** (Tensor[Number]) - 输入Tensor。
+          shape: :math:`(N,*)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度，其秩应小于8。
+        - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: ()，缩小所有维度。只允许常量值。取值必须在[-rank( `x` ), rank( `x` ))范围内。
+        - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留缩小的维度，大小为1。否则移除维度。默认值：False。
+
+    返回：
+        Tensor。
+
+        - 如果 `axis` 为()，且 `keep_dims` 为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的平均值。
+        - 如果 `axis` 为int，值为2，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+        - 如果 `axis` 为tuple(int)，值为(2, 3)，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一：int、Tuple或List。
+        - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool类型。

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

@@ -0,0 +1,24 @@
+mindspore.ops.prod
+==================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.prod(x, axis=(), keep_dims=False)
+
+    默认情况下，通过计算指定维度中所有元素的乘积来移除该维度。也可仅缩小该维度大小至1。 `keep_dims` 控制输出和输入的维度是否相同。
+
+    参数：
+        - **x** (Tensor[Number]) - 输入Tensor。
+          shape: :math:`(N,*)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度，其秩应小于8。
+        - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: ()，缩小所有维度。只允许常量值。取值必须在[-rank( `x` ), rank( `x` ))范围内。
+        - **keep_dims** (bool) - 如果为True，则保留缩小的维度，大小为1。否则移除维度。默认值：False。
+
+    返回：
+        Tensor。
+
+        - 如果 `axis` 为()，且 `keep_dims` 为False，则输出一个0维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的乘积。
+        - 如果 `axis` 为int，值为2，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。
+        - 如果 `axis` 为tuple(int)，值为(2, 3)，并且 `keep_dims` 为False，则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一：int、Tuple或List。
+        - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool类型。

docs/api/api_python_en/mindspore.ops.functional.rst

@@ -237,11 +237,15 @@ Reduction Functions
     :nosignatures:
     :template: classtemplate.rst
 
+    mindspore.ops.amax
+    mindspore.ops.amin
     mindspore.ops.argmin
     mindspore.ops.logsumexp
     mindspore.ops.max
-    mindspore.ops.norm
+    mindspore.ops.mean
     mindspore.ops.min
+    mindspore.ops.norm
+    mindspore.ops.prod
 
 .. list-table::
    :widths: 50 50
@@ -249,14 +253,6 @@ Reduction Functions
 
    * - functional
      - Description
-   * - mindspore.ops.amax
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMax`.
-   * - mindspore.ops.mean
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMean`.
-   * - mindspore.ops.amin
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceMin`.
-   * - mindspore.ops.prod
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceProd`.
    * - mindspore.ops.reduce_sum
      - Refer to :class:`mindspore.ops.ReduceSum`.