fix anchor_generator & bipartite_match (#1377)

doc/fluid/api_cn/layers_cn/anchor_generator_cn.rst

@@ -8,7 +8,6 @@ anchor_generator
 **Anchor generator operator**
 
 为Faster RCNN算法生成anchor，输入的每一位产生N个anchor，N=size(anchor_sizes)*size(aspect_ratios)。生成anchor的顺序首先是aspect_ratios循环，然后是anchor_sizes循环。
-**该OP仅支持CPU**
 
 参数：
     - **input** (Variable) - 维度为[N,C,H,W]的4-D Tensor。数据类型为float32或float64。

doc/fluid/api_cn/layers_cn/bipartite_match_cn.rst

@@ -15,7 +15,7 @@ bipartite_match
 注意：此API是一个非常低级别的API。它由 ``ssd_loss`` 层使用。请考虑使用 ``ssd_loss`` 。
 
 参数：
-                - **dist_matrix** （Variable）- 维度为：math:`[K,M]`的2-D LoDTensor，数据类型为float32或float64。它是由每行和每列来表示实体之间的成对距离矩阵。例如，假设一个实体是具有形状[K]的A，另一个实体是具有形状[M]的B. dist_matrix [i] [j]是A[i]和B[j]之间的距离。距离越大，匹配越好。注意：此张量可以包含LoD信息以表示一批输入。该批次的一个实例可以包含不同数量的实体。
+                - **dist_matrix** （Variable）- 维度为：[K,M]的2-D LoDTensor，数据类型为float32或float64。它是由每行和每列来表示实体之间的成对距离矩阵。例如，假设一个实体是具有形状[K]的A，另一个实体是具有形状[M]的B. dist_matrix [i] [j]是A[i]和B[j]之间的距离。距离越大，匹配越好。注意：此张量可以包含LoD信息以表示一批输入。该批次的一个实例可以包含不同数量的实体。
                 - **match_type** （str，可选）- 匹配方法的类型，应为'bipartite'或'per_prediction'。默认值为None，即'bipartite'。
                 - **dist_threshold** （float32，可选）- 如果match_type为'per_prediction'，则此阈值用于根据最大距离确定额外匹配的bbox，默认值为None，即0.5。
                 - **name** (str，可选) – 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` ，默认值为None。