[CodeStyle][Typos][L-1,L-7,M-3,M-8,M-12] Fix typo(Learing,libary,matrics,metrices,mutbale) (#7633)

Author: ooooo-create

_typos.toml

@@ -28,17 +28,12 @@ datas = "datas"
 feeded = "feeded"
 
 # These words need to be fixed
-Learing = "Learing"
 Operaton = "Operaton"
 Optimizaing = "Optimizaing"
 Optimzier = "Optimzier"
 Setment = "Setment"
 Simle = "Simle"
 Sovler = "Sovler"
-libary = "libary"
-matrics = "matrics"
-metrices = "metrices"
-mutbale = "mutbale"
 occurence = "occurence"
 opeartor = "opeartor"
 opeartors = "opeartors"

docs/api/paddle/linalg/svd_cn.rst

@@ -26,9 +26,9 @@ svd
 返回
 ::::::::::::
 
-    - Tensor U，奇异值分解的 U 矩阵。如果 full_matrics 设置为 False，则 Shape 为 ``[*, M, K]``，如果 full_metrices 设置为 True，那么 Shape 为 ``[*, M, M]``。其中 K 为 M 和 N 的最小值。
+    - Tensor U，奇异值分解的 U 矩阵。如果 full_matrices 设置为 False，则 Shape 为 ``[*, M, K]``，如果 full_matrices 设置为 True，那么 Shape 为 ``[*, M, M]``。其中 K 为 M 和 N 的最小值。
     - Tensor S，奇异值向量，Shape 为 ``[*, K]`` 。
-    - Tensor VH，奇异值分解的 VH 矩阵。如果 full_matrics 设置为 False，则 Shape 为 ``[*, K, N]``，如果 full_metrices 设置为 True，那么 Shape 为 ``[*, N, N]``。其中 K 为 M 和 N 的最小值。
+    - Tensor VH，奇异值分解的 VH 矩阵。如果 full_matrices 设置为 False，则 Shape 为 ``[*, K, N]``，如果 full_matrices 设置为 True，那么 Shape 为 ``[*, N, N]``。其中 K 为 M 和 N 的最小值。
 
 代码示例
 ::::::::::

docs/api/paddle/utils/cpp_extension/load_cn.rst

@@ -29,7 +29,7 @@ load
    from paddle.utils.cpp_extension import load
 
    custom_op_module = load(
-       name="op_shared_libary_name",                # 生成动态链接库的名称
+       name="op_shared_library_name",                # 生成动态链接库的名称
        sources=['relu_op.cc', 'relu_op.cu'],        # 自定义 OP 的源码文件列表
        extra_cxx_cflags=['-g', '-w'],               # 可选，指定编译。cc/.cpp 文件时额外的编译选项
        extra_cuda_cflags=['-O2'],                   # 可选，指定编译。cu 文件时额外的编译选项

docs/design/modules/optimizer.md

@@ -38,7 +38,7 @@ In this design, we propose a high-level API that automatically derives the optim
 2. Users create a certain kind of Optimizer with some argument.
 
     ```python
-    optimizer = AdagradOptimizer(learing_rate=0.001)
+    optimizer = AdagradOptimizer(learning_rate=0.001)
     ```
 
 3. Users use the optimizer to `minimize` a certain `cost` through updating parameters in parameter_list.

docs/design/phi/kernel_migrate_cn.md

@@ -155,10 +155,10 @@ void LogSoftmaxKernel(const Context& dev_ctx,
 | `framework::DenseTensor` | `DenseTensor` |
 | 模板参数 `DeviceContext` | 模板参数 `Context` |
 | `platform::XXXDeviceContext` | `XXXContext` |
-| `out->mutbale_data(ctx.GetPlace()/place)` | `dev_ctx.template Alloc(out)` |
-| `auto* ptr = out->mutbale_data()` | `auto* ptr = out->data()` |
-| `out->mutbale_data(dims, place)` | `out->Resize(dims); dev_ctx.template Alloc(out)` |
-| `out->mutbale_data(place, dtype)` | `dev_ctx.Alloc(out, dtype)` |
+| `out->mutable_data(ctx.GetPlace()/place)` | `dev_ctx.template Alloc(out)` |
+| `auto* ptr = out->mutable_data()` | `auto* ptr = out->data()` |
+| `out->mutable_data(dims, place)` | `out->Resize(dims); dev_ctx.template Alloc(out)` |
+| `out->mutable_data(place, dtype)` | `dev_ctx.Alloc(out, dtype)` |
 | `platform::errors::XXX` | `phi::errors::XXX` |
 | `platform::float16/bfloat16/complex64/complex128` | `dtype::float16/bfloat16/complex64/complex128` |
 | `framework::Eigen***` | `Eigen***` |

docs/design/phi/kernel_migrate_en.md

@@ -155,10 +155,10 @@ Secondly, it is necessary to replace some of the types or functions that were on
 | `framework::DenseTensor` | `DenseTensor` |
 | template parameter `DeviceContext` | template parameter `Context` |
 | `platform::XXXDeviceContext` | `XXXContext` |
-| `out->mutbale_data(ctx.GetPlace()/place)` | `dev_ctx.template Alloc(out)` |
-| `auto* ptr = out->mutbale_data()` | `auto* ptr = out->data()` |
-| `out->mutbale_data(dims, place)` | `out->Resize(dims); dev_ctx.template Alloc(out)` |
-| `out->mutbale_data(place, dtype)` | `dev_ctx.Alloc(out, dtype)` |
+| `out->mutable_data(ctx.GetPlace()/place)` | `dev_ctx.template Alloc(out)` |
+| `auto* ptr = out->mutable_data()` | `auto* ptr = out->data()` |
+| `out->mutable_data(dims, place)` | `out->Resize(dims); dev_ctx.template Alloc(out)` |
+| `out->mutable_data(place, dtype)` | `dev_ctx.Alloc(out, dtype)` |
 | `platform::errors::XXX` | `phi::errors::XXX` |
 | `platform::float16/bfloat16/complex64/complex128` | `dtype::float16/bfloat16/complex64/complex128` |
 | `framework::Eigen***` | `Eigen***` |

docs/eval/evaluation_of_docs_system.md

@@ -195,7 +195,7 @@ TensorFlow 的文档规划，比较直接地匹配了本文所介绍的分类标
     - Model Understanding with Captum
 - Learning PyTorch
     - Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
-    - Learing PyTorch with Examples
+    - Learning PyTorch with Examples
     - What is torch.nn really?
     - Visualizing Models, Data, and Training with TensorBoard
 - Image and Video
@@ -547,7 +547,7 @@ MindSpore 的有自己独立的文档分类标准和风格，所以硬套本文
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+| 如何组网                     | Modules, layers, and models                                  | 1    | Build the Neural Network Building Models with PyTorch What is torch.nn really? Learning PyTorch with Examples | 4    | 创建网络 网络构建                                            | 2    | 模型组网 飞桨高层 API 使用指南 层与模型                      | 3      |
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docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/input_args_usage_diff/torch.Tensor.svd.md

@@ -6,7 +6,7 @@ torch.Tensor.svd(some=True, compute_uv=True)
 
 ### [paddle.linalg.svd](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/linalg/svd_cn.html#svd)
 ```python
-paddle.linalg.svd(x, full_matrics=False, name=None)
+paddle.linalg.svd(x, full_matrices=False, name=None)
 ```
 
 两者参数用法不一致，具体如下：
@@ -15,7 +15,7 @@ paddle.linalg.svd(x, full_matrics=False, name=None)
 
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
-| some        | full_matrics   | 是否计算完整的 U 和 V 矩阵，两者参数功能相反，需要转写。     |
+| some        | full_matrices   | 是否计算完整的 U 和 V 矩阵，两者参数功能相反，需要转写。     |
 | compute_uv  | -       | 是否返回零填充的 U 和 V 矩阵， 默认为 `True`， Paddle 无此参数。暂无转写方式。     |
 
 

docs/guides/model_convert/convert_from_pytorch/api_difference/torch_more_args/torch.svd.md

@@ -6,7 +6,7 @@ torch.svd(input, some=True, compute_uv=True, *, out=None)
 
 ### [paddle.linalg.svd](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/linalg/svd_cn.html#svd)
 ```python
-paddle.linalg.svd(x, full_matrics=False, name=None)
+paddle.linalg.svd(x, full_matrices=False, name=None)
 ```
 
 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
@@ -16,7 +16,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 | PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
 | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
 | input          | x            | 输入 Tensor ，仅参数名不一致。                           |
-| some          | full_matrics            | 表示需计算的奇异值数目。 Paddle 与 PyTorch 默认值不同，需要转写。 |
+| some          | full_matrices            | 表示需计算的奇异值数目。 Paddle 与 PyTorch 默认值不同，需要转写。 |
 | compute_uv   | -            | 表示是否计算 U 和 V 。Paddle 无此参数，暂无转写方式。            |
 | out          | -            | 表示输出的 Tensor 元组。 Paddle 无此参数，需要转写。 |
 
@@ -27,7 +27,7 @@ PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
 u, s, v = torch.svd(x, some = True )
 
 # Paddle 写法
-u, s, v = paddle.linalg.svd(x， full_matrics = False)
+u, s, v = paddle.linalg.svd(x， full_matrices = False)
 ```
 #### out：指定输出
 ```python