Refine stack op api doc (#1193)

* Refine stack op api doc

test=develop
Signed-off-by: Nzhaoyuchen <zhaoyuchen01@baidu.com>

* refine stack api
Signed-off-by: Nzhaoyuchen <zhaoyuchen01@baidu.com>

doc/fluid/api_cn/layers_cn/stack_cn.rst

@@ -5,59 +5,57 @@ stack
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.stack(x, axis=0)
 
-实现了stack层。
 
-沿 ``axis`` 轴，该层对输入 ``x`` 进行stack运算。
+该OP沿 ``axis`` 轴对输入 ``x`` 进行堆叠操作。
 
-输入 x 可以是单个变量, 或是多个变量组成的列表或元组。如果 x 是一个列表或元组, 那么这些变量必须同形。 假设每个输入的形都为 :math:`[d_0,d_1,...,d_{n−1}]` , 则输出变量的形为 :math:`[d_0,d_1,...,d_{axis}=len(x),...,d_{n−1}]` 。 如果 ``axis`` < 0, 则将其取代为 :math:`axis+rank(x[0])+1` 。 如果 ``axis`` 为 None, 则认为它是 0。
+- 例1:
 
+.. code-block:: python
 
-例如：
-
-.. code-block:: text
-
-    例1:
-      输入:
+    输入:
+        x[0].shape = [1, 2]
         x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
-        x[0].dims = [1, 2]
+        x[1].shape = [1, 2]
         x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
-        x[1].dims = [1, 2]
+        x[2].shape = [1, 2]
         x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
-        x[2].dims = [1, 2]
 
-      参数:
-        axis = 0
+    参数:
+        axis = 0 #沿着第0维对输入x进行堆叠操作。
 
-      输出:
-        Out.data =[ [ [1.0, 2.0] ],
+    输出:
+        Out.shape = [3, 1, 2]
+        Out.data = [ [ [1.0, 2.0] ],
                     [ [3.0, 4.0] ],
                     [ [5.0, 6.0] ] ]
-        Out.dims = [3, 1, 2]
 
-    例2:
-      如果
+
+- 例2:
+
+.. code-block:: python
+
+    输入:
+        x[0].shape = [1, 2]
         x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
-        x[0].dims = [1, 2]
+        x[1].shape = [1, 2]
         x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
-        x[1].dims = [1, 2]
+        x[2].shape = [1, 2]
         x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
-        x[2].dims = [1, 2]
 
-      参数:
-        axis = 1 or axis = -2
+    参数:
+        axis = 1 or axis = -2 #沿着第1维对输入进行堆叠操作。
 
-      输出:
-        Out.data =[ [ [1.0, 2.0]
+    输出:
+        Out.shape = [1, 3, 2]
+        Out.data = [ [ [1.0, 2.0]
                       [3.0, 4.0]
                       [5.0, 6.0] ] ]
-        Out.dims = [1, 3, 2]
 
 参数:
+      - **x** (Variable|list(Variable)) – 输入 x 可以是单个Tensor，或是多个Tensor组成的列表。如果 x 是一个列表，那么这些Tensor的维度必须相同。 假设输入是N维Tensor :math:`[d_0,d_1,...,d_{n−1}]`，则输出变量的维度为N+1维 :math:`[d_0,d_1,...d_{axis-1},len(x),d_{axis}...,d_{n−1}]` 。支持的数据类型: float32，float64，int32，int64。
+      - **axis** (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴，有效 ``axis`` 的范围是: :math:`[-(R+1), R+1)`，R是输入中第一个Tensor的rank。如果 ``axis`` < 0，则 :math:`axis=axis+rank(x[0])+1` 。axis默认值为0。
 
-  - **x** (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)) – 输入变量
-  - **axis** (int|None) – 对输入进行stack运算所在的轴
-
-返回: 经stack运算后的变量
+返回: 堆叠运算后的Tensor，数据类型与输入Tensor相同。输出维度等于 :math:`rank(x[0])+1` 维。
 
 返回类型: Variable
 
@@ -69,7 +67,13 @@ stack
     import paddle.fluid.layers as layers
     x1 = layers.data(name='x1', shape=[1, 2], dtype='int32')
     x2 = layers.data(name='x2', shape=[1, 2], dtype='int32')
-    data = layers.stack([x1,x2])
+    #对Tensor List进行堆叠
+    data = layers.stack([x1,x2])  # 沿着第0轴进行堆叠，data.shape=[2, 1, 2]
+
+    data = layers.stack([x1,x2], axis=1)  # 沿着第1轴进行堆叠，data.shape=[1, 2, 2]
+
+    #单个Tensor的堆叠
+    data = layers.stack(x1)  # 沿着第0轴进行堆叠，data.shape=[1, 1, 2]