Fix docs2 (#6900)

* fix-docs

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

* fix-docs2

Author: Xuxuanang

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/Tensor/torch.Tensor.addcmul_.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+## [ 组合替代实现 ]torch.Tensor.addcmul_
+
+### [torch.Tensor.addcmul_](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.addcmul_.html#torch-tensor-addcmul)
+```python
+torch.Tensor.addcmul_(tensor1, tensor2, *, value=1)
+```
+
+用于实现矩阵 `tensor1` 与矩阵 `tensor2` 相乘，再加上输入 `input` ，公式为：
+
+$ out =  input + value *  tensor1 * tensor2 $
+
+PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
+
+###  转写示例
+
+```python
+# PyTorch 写法
+input.addcmul_(tensor1, tensor2, value=value)
+
+# Paddle 写法
+input.add_(value * tensor1 * tensor2)
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.autograd.Variable.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+## [ 组合替代实现 ]torch.autograd.Variable
+
+### [torch.autograd.Variable](https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#variable-deprecated)
+```python
+torch.autograd.Variable(data, requires_grad=False)
+```
+
+用于自动求导的类，它封装了一个 torch.Tensor 并记录了关于它的操作历史，以便后续进行梯度计算。
+
+PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
+
+###  转写示例
+
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.autograd.Variable(data, requires_grad=False)
+
+# Paddle 写法
+data.stop_gradient = not False
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.detach.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+## [ 组合替代实现 ]torch.detach
+
+### [torch.detach](https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#variable-deprecated)
+```python
+torch.detach(input)
+```
+
+用于创建一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的数据，但不再参与梯度计算。
+
+PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
+
+###  转写示例
+
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.detach(input=data)
+
+# Paddle 写法
+data.detach()
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.hub.load_state_dict_from_url.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+## [ 组合替代实现 ]torch.hub.load_state_dict_from_url
+
+### [torch.hub.load_state_dict_from_url](https://pytorch.org/docs/stable/hub.html#torch.hub.load_state_dict_from_url)
+```python
+torch.hub.load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True, check_hash=False, file_name=None, weights_only=False)
+```
+
+在给定的 URL 处加载 Torch 序列化对象
+
+PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
+
+###  转写示例
+
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.hub.load_state_dict_from_url(url)
+
+# Paddle 写法
+paddle.load(paddle.utils.download.get_weights_path_from_url(url))
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.multiprocessing.cpu_count.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+## [ 组合替代实现 ]torch.multiprocessing.cpu_count
+
+### [torch.multiprocessing.cpu_count](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/torch/multiprocessing/__init__.py)
+```python
+torch.multiprocessing.cpu_count()
+```
+
+获取系统上可用的 CPU 核心数。
+
+PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。
+
+###  转写示例
+
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.multiprocessing.cpu_count()
+
+# Paddle 写法
+import os
+os.cpu_count()
+```

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch/torch.sparse.FloatTensor.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+## [ 输入参数用法不一致 ]torch.sparse.FloatTensor
+
+### [torch.sparse.FloatTensor](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cuda.comm.broadcast.html#torch.cuda.comm.broadcast)
+
+```python
+torch.sparse.FloatTensor(indices, values, size,  *, device=None)
+```
+
+### [paddle.sparse.sparse_coo_tensor](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/sparse/sparse_coo_tensor_cn.html#sparse-coo-tensor)
+
+```python
+paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape=None, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
+```
+
+其中 PyTorch 与 Paddle 参数不一致，具体如下：
+
+### 参数映射
+
+| PyTorch | PaddlePaddle | 备注                                                         |
+| ------- | ------------ | ------------------------------------------------------------ |
+| indices  | indices       | 初始化 tensor 的数据。 |
+| values | values          | 初始化 tensor 的数据。                                           |
+| size     | shape            | 稀疏 Tensor 的形状，仅参数名不一致。          |
+| device       | place        | 表示 Tensor 存放设备位置，输入用法不一致，需要转写。    |
+| -       | dtype      | 创建 tensor 的数据类型。PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。    |
+| -       | stop_gradient      | 是否阻断 Autograd 的梯度传导。PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。    |
+### 转写示例
+
+#### device：输出数据类型
+
+```python
+# PyTorch 写法
+torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2, 3]), device='cpu')
+
+# Paddle 写法
+paddle.sparse.sparse_coo_tensor(i, v, [2, 3], place="cpu")