diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/array_write_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/array_write_cn.rst
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--- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/array_write_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/array_write_cn.rst
@@ -5,35 +5,44 @@ array_write
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.array_write(x, i, array=None)
 
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-该函数将给定的输入变量（即 ``x`` ）写入一个作为输出的 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` 变量的某一指定位置中，
-这一位置由数组下标(即 ``i`` )指明。 如果 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` (即 ``array`` )未指定（即为None值）， 一个新的 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` 将会被创建并作为结果返回。
+该OP将输入的变量 ``x`` 写入到数组 :ref:`cn_api_fluid_LoDTensorArray` ``array`` 的第i个位置，并返回修改后的LoDTensorArray，如果 ``array`` 为None，则创建一个新的LoDTensorArray。常与 :ref:`cn_api_fluid_layers_array_read` OP联合使用对LoDTensorArray进行读写。
 
 参数:
-    - **x** (Variable|list) – 待从中读取数据的输入张量(tensor)
-    - **i** (Variable|list) – 输出结果 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` 的下标, 该下标指向输入张量 ``x`` 写入输出数组的位置
-    - **array** (Variable|list) – 会被输入张量 ``x`` 写入的输出结果 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` 。如果该项值为None， 一个新的 ``LOD_TENSOR_ARRAY`` 将会被创建并作为结果返回
+    - **x** (Variable) – 待写入的数据，多维Tensor或LoDTensor，数据类型支持float32，float64，int32，int64
+    - **i** (Variable) – shape为[1]的1-D Tensor，表示写入到输出数组LoDTensorArray的位置，数据类型为int64
+    - **array** (Variable，可选) – 指定写入 ``x`` 的数组LoDTensorArray。默认值为None, 此时将创建新的LoDTensorArray并作为结果返回
 
-返回: 输入张量 ``x`` 所写入的输出结果 ``LOD_TENSOR_ARRAY``
+返回: 写入输入 ``x`` 之后的LoDTensorArray
 
-返回类型: 变量（Variable）
+返回类型: Variable
 
 **代码示例**
 
-..  code-block:: python
+.. code-block:: python
 
   import paddle.fluid as fluid
-  tmp = fluid.layers.zeros(shape=[10], dtype='int32')
+  tmp = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], dtype='int64', value=5)
   i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=10)
+  #将tmp写入数组arr下标为10的位置，并返回arr
   arr = fluid.layers.array_write(tmp, i=i)
 
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+  #此时arr是长度为11的LoDTensorArray，可以通过array_read来查看下标为10的LoDTensor，并将之打印出来
+  item = fluid.layers.array_read(arr, i=i)
+  input = fluid.layers.Print(item, message="The content of i-th LoDTensor:")
+  main_program = fluid.default_main_program()
+  exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+  exe.run(main_program)
+
+**输出结果**
+
+.. code-block:: python
+  
+  1570533133	The content of i-th LoDTensor:	The place is:CPUPlace
+  Tensor[array_read_0.tmp_0]
+	  shape: [3,2,]
+	  dtype: l
+	  data: 5,5,5,5,5,5,
+  #返回了shape为[3,2]的Tensor，即为上面写入的tmp
+  #dtype为对应C++数据类型，在不同环境下可能显示值不同，但本质一致
+  #例如：如果Tensor中数据类型是int64，则对应的C++数据类型为int64_t，所以dtype值为typeid(int64_t).name()，
+  #          其在MacOS下为'x'，linux下为'l'，Windows下为'__int64'，都表示64位整型变量