[API compatibility] torch.as_tensor, torch.finfo, torch.is_complex, torch.nn.functional.pad (PaddlePaddle#7380)

* [API compatibility] torch.as_tensor, torch.finfo, torch.is_complex, torch.nn.functional.pad

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docs/api/paddle/finfo_cn.rst

@@ -11,10 +11,14 @@ finfo
 
 其功能类似 `numpy.finfo <https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.finfo.html#numpy-finfo>`_ 。
 
+.. note::
+   别名支持: 参数名 ``type`` 可替代 ``dtype``，如 ``type=paddle.float32`` 等价于 ``dtype=paddle.float32``。
+
 
 参数
 :::::::::
     - **dtype** (paddle.dtype|str) - 输入的数据类型，可以是：paddle.float16、 paddle.float32、 paddle.float64、 paddle.bfloat16、 paddle.complex64、 paddle.complex128 或这些类型的字符串形式。
+    - **type** - ``dtype`` 的别名，行为完全一致。
 
 返回
 :::::::::

docs/api/paddle/is_complex_cn.rst

@@ -5,12 +5,15 @@ is_complex
 
 .. py:function:: paddle.is_complex(x)
 
-
 判断输入 tensor 的数据类型是否为复数类型(complex64 或者 complex128)。
 
+.. note::
+   别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``。
+
 参数
 :::::::::
    - **x** (Tensor) - 输入 Tensor
+   - **input** - ``x`` 的别名，行为完全一致。
 
 
 返回

docs/api/paddle/nn/functional/pad_cn.rst

@@ -20,10 +20,14 @@ pad
     3. 当 ``mode`` 为 ``'reflect'``、 ``'replicate'``、 ``'circular'``，或 ``pad`` 是 Tensor，或 ``pad`` 的长度是 2*(N-2) 时，``x`` 的维数只支持 3-D、4—D、5-D。此时 pad 作用在相应 ``data_format`` 的 [D, H, W] 轴上，顺序是从 [D, H, W] 轴的最后一维到第一维。具体地，当 N=3 时，pad 的格式为[pad_left, pad_right]；当 N=4 时，pad 的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom]；当 N=5 时，pad 的格式为[pad_left, pad_right, pad_top, pad_bottom, pad_front, pad_back]。
     4. 如果 ``mode`` 为 ``reflect``，则 ``x`` 对应 [D, H, W] 维度上的长度必须大于对应的 ``pad`` 值。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``input`` 可替代 ``x``，如 ``input=tensor_x`` 等价于 ``x=tensor_x``。
+
 参数
 ::::::::::::
 
   - **x** (Tensor) - Tensor，format 可以为 ``'NCL'``、``'NLC'``、``'NCHW'``、``'NHWC'``、``'NCDHW'`` 或 ``'NDHWC'``，默认值为 ``'NCHW'``，数据类型支持 float16、float32、float64、int32、int64、complex64、complex128。
+  - **input** - ``x`` 的别名，行为完全一致。
   - **pad** (Tensor|list[int]|tuple[int]) - 填充大小，基本数据类型是整数类型。具体设置请参照 Note（注解）。
 
   - **mode** (str，可选) - padding 的四种模式，分别为 ``'constant'``、``'reflect'``、``'replicate'`` 和 ``'circular'``，

docs/api/paddle/to_tensor_cn.rst

@@ -12,6 +12,9 @@ to_tensor
 如果 ``data`` 已经是一个 Tensor，且 ``dtype`` 、 ``place`` 没有发生变化，将不会发生 Tensor 的拷贝并返回原来的 Tensor。
 否则会创建一个新的 Tensor，且不保留原来计算图。
 
+.. note::
+    别名支持: 参数名 ``device`` 可替代 ``place``，如 ``device=paddle.CUDAPlace(0)`` 等价于 ``place=paddle.CUDAPlace(0)``。
+
 .. code-block:: text
 
     我们使用如下规则来进行类型转换：
@@ -32,6 +35,7 @@ to_tensor
     - **dtype** (str，可选) - 创建 Tensor 的数据类型，可以是 bool、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。
       默认值为 None，如果 ``data`` 为 python 浮点类型，则从 :ref:`cn_api_paddle_get_default_dtype` 获取类型，如果 ``data`` 为其他类型，则会自动推导类型。
     - **place** (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace，可选) - 创建 tensor 的设备位置，可以是 CPUPlace、CUDAPinnedPlace、CUDAPlace。默认值为 None，使用全局的 place。
+    - **device** - ``place`` 的别名，行为完全一致。
     - **stop_gradient** (bool，可选) - 是否阻断 Autograd 的梯度传导。默认值为 True，此时不进行梯度传传导。
 
 返回