fix Pirnt, is_empty, read_file api doc (#1354)

* fix Print, is_empty, read_file op' cn doc test=develop

doc/fluid/api_cn/layers_cn/Print_cn.rst

@@ -7,55 +7,59 @@ Print
 
 **Print操作命令**
 
-该操作命令创建一个打印操作，打印正在访问的张量。
+该OP创建一个打印操作，打印正在访问的Tensor内容。
 
-封装传入的张量，以便无论何时访问张量，都会打印信息message和张量的当前值。
+封装传入的Tensor，以便无论何时访问Tensor，都会打印信息message和Tensor的当前值。
 
 参数：
-    - **input** (Variable)-将要打印的张量
-    - **summarize** (int)-打印张量中的元素数目，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)-打印张量名称
-    - **print_tensor_type** (bool)-打印张量类型
-    - **print_tensor_shape** (bool)-打印张量维度
-    - **print_tensor_lod** (bool)-打印张量lod
-    - **print_phase** (str)-打印的阶段，包括 ``forward`` , ``backward`` 和 ``both`` .若设置为 ``backward`` 或者 ``both`` ,则打印输入张量的梯度。
+    - **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)-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：输出张量
+返回：输出Tensor
 
-返回类型：变量（Variable）
+返回类型：Variable
 
 .. note::
-   输入和输出是两个不同的变量，在接下来的过程中，你应该使用输出变量而非输入变量，否则打印层将失去输出层前的信息。
+   输入和输出是两个不同的Variable，在接下来的过程中，应该使用输出Variable而非输入Variable，否则打印层将失去backward的信息。
 
 **代码示例**：
 
 .. 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,
 
 
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/is_empty_cn.rst

@@ -9,13 +9,13 @@ is_empty
 
 参数：
     - **x** (Variable)-测试的变量
-    - **cond** (Variable|None)-输出参数。返回给定x的测试结果，默认为空（None）
+    - **cond** (Variable|None)-可选输出参数，默认为空（None）。若传入了该参数，则该参数中存储返回给定x的测试结果
 
 返回：布尔类型的标量。如果变量x为空则值为真
 
-返回类型：变量（Variable）
+返回类型：Variable
 
-抛出异常：``TypeError``-如果input不是变量或cond类型不是变量
+抛出异常：``TypeError``-如果input类型不是Variable或cond存储的返回结果的类型不是bool
 
 **代码示例**：
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/read_file_cn.rst

@@ -5,14 +5,14 @@ read_file
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.read_file(reader)
 
-执行给定的reader变量并从中获取数据
+从给定的reader中读取数据
 
-reader也是变量。可以为由fluid.layers.open_files()生成的原始reader或者由fluid.layers.double_buffer()生成的装饰变量，等等。
+reader是一个Variable，它可以是由函数fluid.layers.py_reader()生成的reader，或者是由函数fluid.layers.double_buffer()生成的装饰Variable。
 
 参数：
-    - **reader** (Variable)-将要执行的reader
+    - **reader** (Variable)-待处理的reader
 
-返回：从给定的reader中读取数据
+返回：从reader中读取的数据元组，元组数据类型为Variable
 
 返回类型: tuple（元组）
 
@@ -21,11 +21,10 @@ reader也是变量。可以为由fluid.layers.open_files()生成的原始reader
 .. code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-    data_file = fluid.layers.open_files(
-        filenames=['mnist.recordio'],
-        shapes=[(-1, 748), (-1, 1)],
-        lod_levels=[0, 0],
-        dtypes=["float32", "int64"])
+    reader = fluid.layers.py_reader(capacity=64,
+                                    shapes=[(-1, 1, 28, 28), (-1, 1)],
+                                    dtypes=['float32', 'int64'])
+    image, label = fluid.layers.read_file(reader)
     data_file = fluid.layers.double_buffer(
         fluid.layers.batch(data_file, batch_size=64))
     input, label = fluid.layers.read_file(data_file)