映射文档 torch.nn.functional.dropout2d/dropout3d (#6161)

docs/api/paddle/nn/functional/dropout2d_cn.rst

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 dropout2d
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout2d(x, p=0.5, training=True, name=None)
+.. py:function:: paddle.nn.functional.dropout2d(x, p=0.5, training=True, data_format='NCHW', name=None)
 
 根据丢弃概率 `p`，在训练过程中随机将某些通道特征图置 0 (对一个形状为 `NCHW` 的 4 维 Tensor，通道特征图指的是其中的形状为 `HW` 的 2 维特征图)。
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/functional/torch.nn.functional.dropout2d.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+## [ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.dropout2d
+
+### [torch.nn.functional.dropout2d](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.dropout2d.html#torch.nn.functional.dropout2d)
+
+```python
+torch.nn.functional.dropout2d(input, p=0.5, training=True, inplace=False)
+```
+
+### [paddle.nn.functional.dropout2d](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/nn/functional/dropout2d_cn.html)
+
+```python
+paddle.nn.functional.dropout2d(x, p=0.5, training=True, data_format='NCHW', name=None)
+```
+
+PyTorch 对于 dropout1d/dropout2d/dropout3d，是将某个 Channel 以一定概率全部置 0，Paddle 是所有元素以一定概率置 0，但该差异一般不影响网络训练效果。
+其中 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
+### 参数映射
+| PyTorch  | PaddlePaddle | 备注                                                                                                            |
+| -------- | ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| input    | x            | 输入的多维 Tensor，仅参数名不一致。                                                                             |
+| p        | p            | 将输入节点置 0 的概率，即丢弃概率。                                                                             |
+| training | training     | 标记是否为训练阶段。                                                                                            |
+| inplace  | -            | 表示在不更改变量的内存地址的情况下，直接修改变量的值，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |
+| -        | data_format  | 指定输入的数据格式，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。                                                     |

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/functional/torch.nn.functional.dropout3d.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+## [ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.dropout3d
+
+### [torch.nn.functional.dropout3d](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.dropout3d.html#torch.nn.functional.dropout3d)
+
+```python
+torch.nn.functional.dropout3d(input, p=0.5, training=True, inplace=False)
+```
+
+### [paddle.nn.functional.dropout3d](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/nn/functional/dropout3d_cn.html)
+
+```python
+paddle.nn.functional.dropout3d(x, p=0.5, training=True, name=None)
+```
+
+PyTorch 对于 dropout1d/dropout2d/dropout3d，是将某个 Channel 以一定概率全部置 0，Paddle 是所有元素以一定概率置 0，但该差异一般不影响网络训练效果。
+其中 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
+### 参数映射
+| PyTorch  | PaddlePaddle | 备注                                                                                                            |
+| -------- | ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| input    | x            | 输入的多维 Tensor，仅参数名不一致。                                                                             |
+| p        | p            | 将输入节点置 0 的概率，即丢弃概率。                                                                             |
+| training | training     | 标记是否为训练阶段。                                                                                            |
+| inplace  | -            | 表示在不更改变量的内存地址的情况下，直接修改变量的值，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |