modified doc of warpctc ctc_loss and CTCLoss (#2668)

* add cn doc of trace API

* modified doc of warpctc  ctc_loss and CTCLoss, add support float64 of log_probs

doc/fluid/api_cn/layers_cn/warpctc_cn.rst

@@ -14,7 +14,7 @@ warpctc
 该OP用于计算 `CTC loss <https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf>`_ 。该OP的底层调用了第三方 `baidu-research::warp-ctc <https://github.com/baidu-research/warp-ctc>`_ 的实现。
 
 参数：
-    - **input** (Variable) - 可以是3-D Tensor或2-D LoDTensor。当输入类型是3-D Tensor时，则表示输入是经过padding的定长序列，其 shape 必须是 ``[seq_length, batch_size, num_classes + 1]`` 。当输入类型是2-D LoDTensor时，则表示输入为变长序列，其shape必须为 ``[Lp，num_classes+1]`` ， ``Lp`` 是所有输入序列长度之和。以上 shape 中的 ``num_classes`` 是实际类别数，不包括空白标签。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该OP的内部对 ``input`` 做了 softmax 操作。数据类型仅支持float32。
+    - **input** (Variable) - 可以是3-D Tensor或2-D LoDTensor。当输入类型是3-D Tensor时，则表示输入是经过padding的定长序列，其 shape 必须是 ``[seq_length, batch_size, num_classes + 1]`` 。当输入类型是2-D LoDTensor时，则表示输入为变长序列，其shape必须为 ``[Lp，num_classes+1]`` ， ``Lp`` 是所有输入序列长度之和。以上 shape 中的 ``num_classes`` 是实际类别数，不包括空白标签。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该OP的内部对 ``input`` 做了 softmax 操作。数据类型支持 float32 和 float64。
     - **label** (Variable) - 可以是3-D Tensor或2-D LoDTensor，需要跟 ``input`` 保持一致。当输入类型为3-D Tensor时，表示输入是经过 padding 的定长序列，其 shape 为 ``[batch_size, label_length]`` ，其中， ``label_length`` 是最长的 label 序列的长度。当输入类型是2-D LoDTensor时，则表示输入为变长序列，其shape必须为 ``[Lp, 1]`` ， 其中 ``Lp`` 是所有 label 序列的长度和。 ``label`` 中的数值为字符ID。数据类型支持int32。 
     - **blank** (int，可选) - 空格标记的ID，其取值范围为 ``[0，num_classes+1)`` 。数据类型支持int32。缺省值为0。
     - **norm_by_times** (bool，可选) - 是否根据序列长度对梯度进行正则化。数据类型支持 bool 。缺省值为False。 

doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/ctc_loss_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@ ctc_loss
 
 参数
 :::::::::
-    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型仅支持float32。
+    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型支持 float32 和 float64。
     - **labels** (Tensor): - 经过 padding 的标签序列，其 shape 为 [batch_size, max_label_length]，其中 max_label_length 是最长的 label 序列的长度。数据类型支持int32。
     - **input_lengths** (Tensor): - 表示输入 ``log_probs`` 数据中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
     - **label_lengths** (Tensor): - 表示 label 中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。

doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/CTCLoss_cn.rst

@@ -13,7 +13,7 @@ CTCLoss
 
 形状
 :::::::::
-    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型仅支持float32。
+    - **log_probs** (Tensor): - 经过 padding 的概率序列，其 shape 必须是 [max_logit_length, batch_size, num_classes + 1]。其中 max_logit_length 是最长输入序列的长度。该输入不需要经过 softmax 操作，因为该 OP 的内部对 input 做了 softmax 操作。数据类型支持 float32 和 float64。
     - **labels** (Tensor): - 经过 padding 的标签序列，其 shape 为 [batch_size, max_label_length]，其中 max_label_length 是最长的 label 序列的长度。数据类型支持int32。
     - **input_lengths** (Tensor): - 表示输入 ``log_probs`` 数据中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。
     - **label_lengths** (Tensor): - 表示 label 中每个序列的长度，shape为 [batch_size] 。数据类型支持int64。