refine the doc for ones Op and Zeros Op test=develop (#2336)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst

@@ -9,7 +9,7 @@ ones
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
     - **force_cpu** (bool， 可选) – 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。
 
 返回：值全为1的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。

doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst

@@ -9,13 +9,13 @@ zeros
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。
     - **force_cpu** (bool， 可选) - 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。
 
 返回：值全为0的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。
 
 抛出异常：
-    - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64和None时。
+    - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64。
     - ``TypeError`` - 当 ``shape`` 不是tuple、list、或者Tensor时。 当 ``shape`` 为Tensor，其数据类型不是int32或者int64时。
 
 **代码示例**：

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst

@@ -11,7 +11,8 @@ zeros
 
 参数：
     - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、float16、float32、float64、int32或int64。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、float16、float32、float64、int32或int64。若为None，数据类型为float32， 默认为None。
+    - **name** (str, 可选) - 输出的名字。一般无需设置，默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
 返回：值全为0的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。
 
@@ -36,7 +37,7 @@ zeros
     
     # shape is a Tensor
     shape = paddle.fill_constant(shape=[2], dtype='int32', value=2)
-    data3 = paddle.ones(shape=shape, dtype='int32') 
+    data3 = paddle.zeros(shape=shape, dtype='int32') 
     # [[0 0]
     #  [0 0]]