fix sequence_enumerate cn doc (#1351)

* fix sequence_enumerate cn doc

* only surpport LoDTensor

* add input output shape

* test=document_fix

doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_enumerate_cn.rst

@@ -5,27 +5,34 @@ sequence_enumerate
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_enumerate(input, win_size, pad_value=0, name=None)
 
-为输入索引序列生成一个新序列，该序列枚举输入长度为 ``win_size`` 的所有子序列。 输入序列和枚举序列第一维上维度相同，第二维是 ``win_size`` ，在生成中如果需要，通过设置 ``pad_value`` 填充。
+枚举形状为 ``[d_1, 1]`` 的输入序列所有长度为 ``win_size`` 的子序列，生成一个形状为 ``[d_1, win_size]`` 的新序列，需要时以 ``pad_value`` 填充。
 
-**例子：**
+注意,该OP的输入 ``input`` 只能是LodTensor。
 
-::
-
-        输入：
-            X.lod = [[0, 3, 5]]  X.data = [[1], [2], [3], [4], [5]]  X.dims = [5, 1]
-        属性：
-            win_size = 2  pad_value = 0
-        输出：
-            Out.lod = [[0, 3, 5]]  Out.data = [[1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 0]]  Out.dims = [5, 2]
+范例如下：
 
-参数:
-        - **input** （Variable）- 作为索引序列的输入变量。
-        - **win_size** （int）- 枚举所有子序列的窗口大小。
-        - **pad_value** （int）- 填充值，默认为0。
-
-返回:      枚举序列变量是LoD张量（LoDTensor）。
+::
 
-返回类型:   Variable
+        给定输入 x：
+            x.lod =  [[0,            3,      5]]
+            x.data = [[1], [2], [3], [4], [5]]  
+            x.dims = [5, 1]
+        设置属性 win_size = 2  pad_value = 0
+        
+        得到输出 out：
+            out.lod =  [[0,                     3,            5]]  
+            out.data = [[1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 0]]  
+            out.dims = [5, 2]
+
+参数：
+        - **input** （Variable）- 输入序列，形状为 ``[d_1, 1]`` ，lod level为1的LodTensor。数据类型支持int32，int64，float32或float64。
+        - **win_size** （int）- 子序列窗口大小。
+        - **pad_value** （int，可选）- 填充值，默认为0。
+        - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+
+返回：      枚举序列，形状为 ``[d_1, win_size]`` ，lod_level为1的LoDTensor。数据类型与输入 ``input`` 一致。
+
+返回类型：   Variable
 
 **代码示例**