fix Print_op api_cn docs test=develop

doc/fluid/api_cn/layers_cn/Print_cn.rst

@@ -14,13 +14,13 @@ Print
 参数：
     - **input** (Variable)-将要打印的Tensor
     - **summarize** (int)-打印Tensor中的元素数目，如果值为-1则打印所有元素
-    - **message** (str)-字符串类型消息，作为前缀打印
-    - **first_n** (int)-只记录first_n次数
-    - **print_tensor_name** (bool)-指明是否打印Tensor名称，默认为True
-    - **print_tensor_type** (bool)-指明是否打印Tensor类型，默认为True
-    - **print_tensor_shape** (bool)-指明是否打印Tensor维度信息，默认为True
-    - **print_tensor_lod** (bool)-指明是否打印Tensor的lod信息，默认为True
-    - **print_phase** (str)-指明打印的阶段，包括 ``forward`` , ``backward`` 和 ``both`` ，默认为 ``both`` 。若设置为 ``backward`` 或者 ``both`` ,则打印输入Tensor的梯度。
+    - **message** (str)-打印Tensor信息前自定义的字符串类型消息，作为前缀打印
+    - **first_n** (int)-打印Tensor的次数
+    - **print_tensor_name** (bool)-可选，指明是否打印Tensor名称，默认为True
+    - **print_tensor_type** (bool)-可选，指明是否打印Tensor类型，默认为True
+    - **print_tensor_shape** (bool)-可选，指明是否打印Tensor维度信息，默认为True
+    - **print_tensor_lod** (bool)-可选，指明是否打印Tensor的lod信息，默认为True
+    - **print_phase** (str)-可选，指明打印的阶段，包括 ``forward`` , ``backward`` 和 ``both`` 。默认为 ``both`` 。设置为 ``forward`` 时，只打印Tensor的前向信息；设置为 ``backward`` 时，只打印Tensor的梯度信息；设置为 ``both`` 时，则同时打印Tensor的前向信息以及梯度信息。
 
 返回：输出Tensor
 
@@ -34,28 +34,32 @@ Print
 .. code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-
-    input = fluid.layers.fill_constant(shape=[10,2], value=3, dtype='int64')
-    input = fluid.layers.Print(input, message="The content of input layer:")
-
-    main_program = fluid.default_main_program()
-    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
-    exe.run(main_program)
-
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[1], dtype='float32', lod_level=1)
+    x = fluid.layers.Print(x, message="The content of input layer:")
+    
+    y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32', lod_level=2)
+    out = fluid.layers.sequence_expand(x=x, y=y, ref_level=0)
+    place = fluid.CPUPlace()
+    exe = fluid.Executor(place)
+    exe.run(fluid.default_startup_program())
+    x_d = fluid.create_lod_tensor(np.array([[1.1], [2.2],[3.3],[4.4]]).astype('float32'), [[1,3]], place)
+    y_d = fluid.create_lod_tensor(np.array([[1.1],[1.1],[1.1],[1.1],[1.1],[1.1]]).astype('float32'), [[1,3], [1,2,1,2]], place)
+    results = exe.run(fluid.default_main_program(),
+                      feed={'x':x_d, 'y': y_d },
+                      fetch_list=[out],return_numpy=False)
 **运行输出**:
 
 .. code-block:: bash 
    
-   1564546375   输出层内容:     place:CPUPlace
-   Tensor[fill_constant_0.tmp_0]
-       shape: [10,2,]
-       dtype: x
-       data: 3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 
-       
-   # 不同的环境中运行时信息的类型可能不相同.
-   # 比如: 
-   #    如果Tensor y dtype='int64', 相应的 c++ 类型为 int64_t.
-   #    在 MacOS 和 gcc4.8.2的环境中输出的dtype为 "x" ("x" is typeid(int64_t).name()) 。
+   The content of input layer:    The place is:CPUPlace
+   Tensor[x]
+    shape: [4,1,]
+    dtype: f
+    LoD: [[ 0,1,4, ]]
+    data: 1.1,2.2,3.3,4.4,