[Docathon][Add CN Doc No.26]

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -199,6 +199,7 @@ Transformer 相关
 
 
     " :ref:`paddle.nn.MultiHeadAttention <cn_api_paddle_nn_MultiHeadAttention>` ", "多头注意力机制"
+    " :ref:`paddle.nn.functional_scaled_dot_product_attention <cn_api_paddle_nn_functional_scaled_dot_product_attention>` ", "点乘注意力机制，并在此基础上加入了对注意力权重的缩放"
     " :ref:`paddle.nn.Transformer <cn_api_paddle_nn_Transformer>` ", "Transformer 模型"
     " :ref:`paddle.nn.TransformerDecoder <cn_api_paddle_nn_TransformerDecoder>` ", "Transformer 解码器"
     " :ref:`paddle.nn.TransformerDecoderLayer <cn_api_paddle_nn_TransformerDecoderLayer>` ", "Transformer 解码器层"

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

@@ -0,0 +1,42 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_functional_scaled_dot_product_attention:
+
+scaled_dot_product_attention
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query, key, value, attn_mask=None, dropout_p=0.0, is_causal=False, training=True, name=None)
+
+计算公式为:
+
+..  math::
+    result=softmax(\frac{ Q * K^T }{\sqrt{d}}) * V
+
+其中, ``Q``、``K`` 和 ``V`` 表示注意力模块的三个输入参数。这三个参数的尺寸相同。``d`` 表示三个参数中最后一个维度的大小。
+
+.. warning::
+    此 API 仅支持数据类型为 float16 和 bfloat16 的输入。
+
+
+参数
+::::::::::
+
+    - **query** (Tensor) - 注意力模块中的查询张量。具有以下形状的四维张量：[batch_size, seq_len, num_heads, head_dim]。数据类型可以是 float61 或 bfloat16。
+    - **key** (Tensor) - 注意力模块中的关键张量。具有以下形状的四维张量:[batch_size, seq_len, num_heads, head_dim]。数据类型可以是 float61 或 bfloat16。
+    - **value** (Tensor) - 注意力模块中的值张量。具有以下形状的四维张量: [batch_size, seq_len, num_heads, head_dim]。数据类型可以是 float61 或 bfloat16。
+    - **attn_mask** (Tensor, 可选) - 与添加到注意力分数的 ``query``、 ``key``、 ``value`` 类型相同的浮点掩码, 默认值为空。
+    - **dropout_p** (float) - ``dropout`` 的比例, 默认值为 0.00 即不进行正则化。
+    - **is_causal** (bool) - 是否启用因果关系, 默认值为 False 即不启用。
+    - **training** (bool): - 是否处于训练阶段, 默认值为 True 即处于训练阶段。
+    - **name** (str, 可选) - 默认值为 None。通常不需要用户设置此属性。欲了解更多信息, 请参阅:ref:`api_guide_Name`。
+
+
+返回
+::::::::::
+
+    - ``out`` (Tensor): 形状为 ``[batch_size, seq_len, num_heads, head_dim]`` 的 4 维张量。数据类型可以是 float16 或 bfloat16。
+    - ``softmax`` (Tensor): 如果 return_softmax 为 False,则为 None。
+
+
+代码示例
+::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.nn.functional.scaled_dot_product_attention