fix the document of API:fluid.Layers.array_read (#1391)

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doc/fluid/api_cn/layers_cn/array_read_cn.rst

@@ -5,40 +5,59 @@ array_read
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.array_read(array,i)
 
-此函数用于读取数据，数据以LOD_TENSOR_ARRAY数组的形式读入
+该OP用于读取输入数组 :ref:`cn_api_fluid_LoDTensorArray` 中指定位置的数据, ``array`` 为输入的数组， ``i`` 为指定的读取位置。常与 :ref:`cn_api_fluid_layers_array_write` OP配合使用进行LoDTensorArray的读写。
 
+例1:
 ::
+    输入：
+        包含4个Tensor的LoDTensorArray，前3个shape为[1]，最后一个shape为[1,2]:
+            input = ([0.6], [0.1], [0.3], [0.4, 0.2])
+        并且:
+            i = [3]
 
-
-    Given:
-        array = [0.6,0.1,0.3,0.1]
-    And:
-        I=2
-    Then:
-        output = 0.3
+    输出:
+        output = [0.4, 0.2]
 
 参数：
-    - **array** (Variable|list)-输入张量，存储要读的数据
-    - **i** (Variable|list)-输入数组中数据的索引
+    - **array** (Variable) - 输入的数组LoDTensorArray
+    - **i** (Variable) - shape为[1]的1-D Tensor，表示从 ``array`` 中读取数据的位置，数据类型为int64
+
 
-返回：张量类型的变量，已有数据写入
+返回：从 ``array`` 中指定位置读取的LoDTensor或Tensor
 
-返回类型：变量（Variable）
+返回类型：Variable
 
-**代码示例**：
+**代码示例**
 
 .. code-block:: python
 
+    #先创建一个LoDTensorArray，再在指定位置写入Tensor，然后从该位置读取Tensor
     import paddle.fluid as fluid
-    array = fluid.layers.create_array(dtype='float32')
-    i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1],dtype='int64',value=10)
-    item = fluid.layers.array_read(array, i)
-
-
-
-
-
-
+    arr = fluid.layers.create_array(dtype='float32')
+    tmp = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], dtype='int64', value=5)
+    i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=10)
+    #tmp是shape为[3,2]的Tensor，将其写入空数组arr的下标10的位置，则arr的长度变为11
+    arr = fluid.layers.array_write(tmp, i, array=arr)
+    #读取arr的下标10的位置的数据
+    item = fluid.layers.array_read(arr, i)
+
+    #可以通过executor打印出该数据
+    input = fluid.layers.Print(item, message="The LoDTensor of the i-th position:")
+    main_program = fluid.default_main_program()
+    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+    exe.run(main_program)
+
+**输出结果**
 
+.. code-block:: python
 
+    1569588169	The LoDTensor of the i-th position:	The place is:CPUPlace
+    Tensor[array_read_0.tmp_0]
+	    shape: [3,2,]
+	    dtype: l
+	    data: 5,5,5,5,5,5,
 
+    #输出了shape为[3,2]的Tensor
+    #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