follow comment

doc/fluid/user_guides/howto/training/cluster_howto.rst

@@ -123,13 +123,18 @@ Fluid支持千亿量级超大规模稀疏特征embedding的训练，embedding参
 需要配合稀疏更新一起使用。
 
 使用方法，在配置embedding的时候，加上参数 :code:`is_distributed=True` 以及 :code:`is_sparse=True` 即可。
+参数 :code:`dict_size` 定义数据中总的id的数量，id可以是int64范围内的任意值，只要总id个数小于等于dict_size就可以支持。
+所以配置之前需要预估一下数据中总的feature id的数量。
+
+TODO:
+1. 支持embedding表自动增长，去掉对dict_size的依赖。
 
 .. code-block:: python
 
   emb = fluid.layers.embedding(
       is_distributed=True,
       input=input,
-      size=[10000000000, 9],
+      size=[dict_size, embedding_width],
       is_sparse=True)