refine the equal api doc (#1198)

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doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst

@@ -5,15 +5,14 @@ equal
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.equal(x,y,cond=None)
 
-**equal**
-该层返回 :math:`x==y` 按逐元素运算而得的真值。
+该OP返回 :math:`x==y` 逐元素比较x和y是否相等，x和y的维度应该相同。
 
 参数：
-    - **x** (Variable)-equal的第一个操作数
-    - **y** (Variable)-equal的第二个操作数
-    - **cond** (Variable|None)-输出变量（可选），用来存储equal的结果
+    - **x** (Variable) - 输入Tensor，支持的数据类型包括 float32， float64，int32， int64。
+    - **y** (Variable) - 输入Tensor，支持的数据类型包括 float32， float64， int32， int64。
+    - **cond** (Variable，可选) - 逐元素比较的结果Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
 
-返回：张量类型的变量，存储equal的输出结果
+返回：输出结果的Tensor，输出Tensor的shape和输入一致，Tensor数据类型为bool。
 
 返回类型：变量（Variable）
 
@@ -22,9 +21,16 @@ equal
 .. code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-    label = fluid.layers.data(name="label", shape=[3,10,32,32], dtype="float32")
-    limit = fluid.layers.data(name="limit", shape=[3,10,32,32], dtype="float32")
-    less = fluid.layers.equal(x=label,y=limit)
+    import numpy as np
+    
+    out_cond =fluid.layers.data(name="input1", shape=[2], dtype='bool', append_batch_size=False)
+    label = fluid.layers.assign(np.array([3, 3], dtype="int32"))
+    limit = fluid.layers.assign(np.array([3, 2], dtype="int32"))
+    label_cond = fluid.layers.assign(np.array([1, 2], dtype="int32"))
+    
+    out1 = fluid.layers.equal(x=label,y=limit) #out1=[True, False]
+    out2 = fluid.layers.equal(x=label_cond,y=limit, out=out_cond) #out2=[False, True] out_cond=[False, True]
+