[API Compatibility] add ravel

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -508,6 +508,7 @@ tensor 元素操作相关（如：转置，reshape 等）
     " :ref:`paddle.expand_as <cn_api_paddle_expand_as>` ", "根据 y 的形状扩展 x ，扩展后， x 的形状和 y 的形状相同"
     " :ref:`paddle.flatten <cn_api_paddle_flatten>` ", "根据给定的 start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平"
     " :ref:`paddle.flip <cn_api_paddle_flip>` ", "沿指定轴反转 n 维 tensor"
+    " :ref:`paddle.ravel <cn_api_paddle_ravel>` ", "返回一个连续的展平的 tensor"
     " :ref:`paddle.rot90 <cn_api_paddle_rot90>` ", "沿 axes 指定的平面将 n 维 tensor 旋转 90 度 k 次"
     " :ref:`paddle.gather <cn_api_paddle_gather>` ", "根据索引 index 获取输入 x 的指定 axis 维度的条目，并将它们拼接在一起"
     " :ref:`paddle.gather_nd <cn_api_paddle_gather_nd>` ", "paddle.gather 的高维推广"
@@ -562,6 +563,7 @@ tensor 元素操作相关（如：转置，reshape 等）
     " :ref:`paddle.hstack <cn_api_paddle_hstack>` ", "沿水平轴堆叠输入 x 中的所有张量。"
     " :ref:`paddle.vstack <cn_api_paddle_vstack>` ", "沿垂直轴堆叠输入 x 中的所有张量。"
     " :ref:`paddle.dstack <cn_api_paddle_dstack>` ", "沿深度轴堆叠输入 x 中的所有张量。"
+    " :ref:`paddle.narrow <cn_api_paddle_narrow>` ", "沿指定维度 dim 对输入 x 进行切片。"
 
 .. _tensor_manipulation_inplace:
 

docs/api/paddle/Tensor_cn.rst

@@ -822,15 +822,27 @@ half()
 
 返回： 转换后的 Tensor
 
+type_as(other)
+:::::::::
+
+将当前 Tensor 的数据类型转换至与目标 Tensor 相同。
+
+参数：
+    - **other** (Tensor) -用作类型参考的张量，返回的新 Tensor 将与其 dtype 保持一致。
+
+返回：类型转换后的新的 Tensor
+
 返回类型：Tensor
 
 **代码示例**
     .. code-block:: python
 
         import paddle
-        x = paddle.to_tensor(1.0)
+        x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='int32')
+        y = paddle.to_tensor([4.0, 5.0, 6.0], dtype='float32')
+        x_float = x.type_as(y)
         print("original tensor's dtype is: {}".format(x.dtype))
-        print("new tensor's dtype is: {}".format(x.half().dtype))
+        print("new tensor's dtype is: {}".format(x_float.dtype))
 
 int()
 :::::::::

docs/api/paddle/narrow_cn.rst

@@ -0,0 +1,25 @@
+.. _cn_api_paddle_narrow:
+
+narrow
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.narrow(input, dim, start, length)
+
+返回输入张量 input 在指定维度 dim 上的窄切片。
+该操作保留所有维度，仅沿 dim 选取索引区间 [start, start + length) 内的元素，则返回结果与输入共享内存（视图）。
+
+参数
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - 输入张量，支持任意数据类型与形状。
+    - **dim** (int) - 要窄化的维度，支持负索引。
+    - **start** (int|Tensor) - 起始索引，可为 Python 整数或 0-D 的 int32/int64 张量，负值表示从维度末尾倒数。
+    - **length** (int) - 从 start 开始选取的元素个数，必须 ≥ 0。
+
+返回
+:::::::::
+``Tensor``，与 input 数据类型相同，形状仅在 dim 维变为 length，其余维不变。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.narrow

docs/api/paddle/nn/Sequential_cn.rst

@@ -5,15 +5,20 @@ Sequential
 
 .. py:class:: paddle.nn.Sequential(*layers)
 
+顺序容器。子 Layer 将按构造函数参数的顺序依次添加到此容器中。
+参数支持以下三种形式：
 
+    1. 逐个 Layer 实例：Sequential(layer1, layer2, ...)
+    2. 带名字的 (name, layer) 对：Sequential(('l1', layer1), ('l2', layer2))
+    3. OrderedDict：Sequential(OrderedDict([('l1', layer1), ('l2', layer2)]))
 
+可通过 整数下标 或 字符串名字 访问、修改、新增子层；支持 append、insert、extend 等列表式操作。
 
-顺序容器。子 Layer 将按构造函数参数的顺序添加到此容器中。传递给构造函数的参数可以是 Layers 或可迭代的 name Layer 元组。
 
 参数
 ::::::::::::
 
-    - **layers** (tuple) - Layers 或可迭代的 name Layer 对。
+    - **layers** (Layer|tuple(str, Layer)|list|OrderedDict) - 任意数量的 Layer 对象，或 (name, layer) 可迭代结构，或一个 OrderedDict。
 
 返回
 ::::::::::::

docs/api/paddle/ravel_cn.rst

@@ -0,0 +1,23 @@
+.. _cn_api_paddle_ravel:
+
+ravel
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.ravel(input)
+返回输入张量 input 的一个展平（一维）视图。
+
+该函数会将输入 Tensor 按行优先（C-style）顺序展平成一个 1 维张量。如果输入 Tensor 已经是连续内存，则返回的结果与原 Tensor 共享数据（即为视图）；如果不连续，则会返回一份连续的拷贝。
+在 动态图 模式下，返回的 Tensor 默认与输入 Tensor 共享数据。如果需要得到一份新的数据拷贝，可以使用 Tensor.clone 方法，例如：ravel_clone_x = x.ravel().clone()。
+
+参数
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - 输入的张量，数据类型为 float16、float32、float64、int8、int32、int64、uint8 等，维度任意。
+
+返回
+:::::::::
+输出 一维 Tensor，包含输入张量的所有元素，数据类型与输入相同。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.ravel