refine gcd & lcm docs

PaddlePaddle · Dec 10, 2021 · 09f0c27 · 09f0c27
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diff --git a/docs/api/paddle/gcd_cn.rst b/docs/api/paddle/gcd_cn.rst
@@ -10,13 +10,14 @@ gcd
 .. note::
 
     gcd(0,0)=0, gcd(0, y)=|y|
+    如果x和y的shape不一致，会对两个shape进行广播操作，得到一致的shape（并作为输出结果的shape），
+    请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
 参数
 :::::::::
 
-- **x, y**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
-    如果x和y的shape不一致，会对两个shape进行广播操作，得到一致的shape（并作为输出结果的shape），
-    请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
+- **x**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
+- **y**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
 - **name**  (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
 返回
@@ -27,32 +28,4 @@ gcd
 代码示例
 :::::::::
 
-.. code-block:: python
-
-  import paddle
-  import numpy as np
-  
-  x1 = paddle.to_tensor(12)
-  x2 = paddle.to_tensor(20)
-  paddle.gcd(x1, x2)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [4])
-
-  x3 = paddle.to_tensor(np.arange(6))
-  paddle.gcd(x3, x2)
-  # Tensor(shape=[6], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [20, 1 , 2 , 1 , 4 , 5])
-
-  x4 = paddle.to_tensor(0)
-  paddle.gcd(x4, x2)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [20])
-
-  paddle.gcd(x4, x4)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [0])
-  
-  x5 = paddle.to_tensor(-20)
-  paddle.gcd(x1, x5)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [4])
+COPY-FROM: paddle.gcd
diff --git a/docs/api/paddle/lcm_cn.rst b/docs/api/paddle/lcm_cn.rst
@@ -5,18 +5,19 @@ lcm
 
 .. py:function:: paddle.lcm(x, y, name=None)
 
-计算两个输入的按元素绝对值的最大公约数，输入必须是整型。
+计算两个输入的按元素绝对值的最小公倍数，输入必须是整型。
 
 .. note::
 
     lcm(0,0)=0, lcm(0, y)=0
+    如果x和y的shape不一致，会对两个shape进行广播操作，得到一致的shape（并作为输出结果的shape），
+    请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
 
 参数
 :::::::::
 
-- **x, y**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
-    如果x和y的shape不一致，会对两个shape进行广播操作，得到一致的shape（并作为输出结果的shape），
-    请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting` 。
+- **x**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
+- **y**  (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：int8，int16，int32，int64，uint8。
 - **name**  (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
 返回
@@ -27,32 +28,4 @@ lcm
 代码示例
 :::::::::
 
-.. code-block:: python
-
-  import paddle
-  import numpy as np
-  
-  x1 = paddle.to_tensor(12)
-  x2 = paddle.to_tensor(20)
-  paddle.lcm(x1, x2)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [60])
-
-  x3 = paddle.to_tensor(np.arange(6))
-  paddle.lcm(x3, x2)
-  # Tensor(shape=[6], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [0, 20, 20, 60, 20, 20])
-
-  x4 = paddle.to_tensor(0)
-  paddle.lcm(x4, x2)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [0])
-
-  paddle.lcm(x4, x4)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [0])
-  
-  x5 = paddle.to_tensor(-20)
-  paddle.lcm(x1, x5)
-  # Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
-  #        [60])
+COPY-FROM: paddle.lcm