add strided_slice op cn doc (#1375)

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doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst

@@ -277,6 +277,7 @@ fluid.layers
     layers_cn/stack_cn.rst
     layers_cn/stanh_cn.rst
     layers_cn/StaticRNN_cn.rst
+    layers_cn/strided_slice_cn.rst
     layers_cn/sum_cn.rst
     layers_cn/sums_cn.rst
     layers_cn/swish_cn.rst

doc/fluid/api_cn/layers_cn/strided_slice_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_layers_strided_slice:
+
+strided_slice
+-------------------------------
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.strided_slice(input, axes, starts, ends, strides)
+strided_slice算子。
+
+该OP沿多个轴生成 ``input`` 的切片，与numpy类似： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html。该OP使用 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点位置，并使用此信息来对 ``input`` 切片。如果向 ``starts`` 或 ``ends`` 传递负值如 :math:`-i`，则表示该轴的反向第 :math:`i-1` 个位置（这里以0为初始位置）， ``strides`` 表示切片的步长， ``strides`` 如果为负数，则按照反方向进行切片。如果传递给 ``starts`` 或 ``ends`` 的值大于n（维度中的元素数目），则表示n。当切片一个未知数量的维度时，建议传入 ``INT_MAX``。 ``axes`` 、 ``starts`` 和 ``ends`` 以及 ``strides`` 四个参数的元素数目必须相等。以下示例将解释切片如何工作：
+
+::
+
+        
+        示例1：
+                给定：
+                     data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
+                     axes=[0,1]
+                     starts=[1,0]
+                     ends=[2,3]
+                     strides=[1,1]
+
+                则：
+                     result=[[5,6,7],]
+        示例2：
+                给定：
+                     data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
+                     axes=[0,1]
+                     starts=[1,3]
+                     ends=[2,0]
+                     strides=[1,-1]
+
+                则：
+                     result=[[8,7,6],]
+
+       
+        示例3：
+                给定：
+                     data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
+                     axes=[0,1]
+                     starts=[-1,1000]
+                     ends=[-1,1000]    # 此处-1表示第0维的反向第0个位置，索引值是1。
+                     strides =[1,3]
+                则：
+                     result=[[2],]
+                     
+
+参数：
+       
+        - **input** （Variable）- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型为 ``float32``，``float64``，``int32``，或 ``int64``。
+        - **axes** （list|tuple）- 数据类型是 ``int32``。表示进行切片的轴。
+        - **starts** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32``。如果 ``starts`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``starts`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示在各个轴上切片的起始索引值。
+        - **ends** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32``。如果 ``ends`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``ends`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示在各个轴上切片的结束索引值。
+        - **strides** （list|tuple|Variable）- 数据类型是 ``int32``。如果 ``strides`` 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。如果 ``strides`` 的类型是 ``Variable``，则是1-D ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``。表示在各个轴上切片的步长。
+
+
+返回：多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``，数据类型与 ``input`` 相同。
+
+
+返回类型：Variable。
+
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`：``starts`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`TypeError`：``ends`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
+    - :code:`TypeError`：``strides`` 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
+
+**代码示例：**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle.fluid as fluid
+    input = fluid.layers.data(
+        name="input", shape=[3, 4, 5, 6], dtype='float32', append_batch_size=False)
+    # example 1:
+    # attr starts is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    axes = [1, 2, 3]
+    starts = [-3, 0, 2]
+    ends = [3, 2, 4]
+    strides_1 = [1, 1, 1]
+    strides_2 = [1, 1, 2]
+    sliced_1 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=starts, ends=ends, strides=strides_1)
+    # sliced_1 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:1].
+    # example 2:
+    # attr starts is a list which contain tensor Variable.
+    minus_3 = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", -3)
+    sliced_2 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=[minus_3, 0, 2], ends=ends, strides=strides_2)
+    # sliced_2 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:2].
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