fix dygraph load_persistables bug (#817)

doc/fluid/user_guides/howto/dygraph/DyGraph.md

@@ -391,7 +391,7 @@ PaddlePaddle DyGraph是一个更加灵活易用的模式，可提供：
 
在模型训练中可以使用`                    fluid.dygraph.save_persistables(your_model_object.state_dict(), "save_dir")`来保存`your_model_object`中所有的模型参数。也可以自定义需要保存的“参数名” - “参数对象”的Python Dictionary传入。
 
 同样可以使用`your_modle_object.load_dict(
-                        fluid.dygraph.load_persistables(your_model_object.state_dict(), "save_dir"))`接口来恢复保存的模型参数从而达到继续训练的目的。
+                        fluid.dygraph.load_persistables("save_dir"))`接口来恢复保存的模型参数从而达到继续训练的目的。
 
 下面的代码展示了如何在“手写数字识别”任务中保存参数并且读取已经保存的参数来继续训练。
 	
@@ -421,7 +421,7 @@ PaddlePaddle DyGraph是一个更加灵活易用的模式，可提供：
 	        for param in mnist.parameters():
 	            dy_param_init_value[param.name] = param.numpy()
 	
-	        mnist.load_dict(fluid.dygraph.load_persistables(mnist.state_dict(), "save_dir"))
+	        mnist.load_dict(fluid.dygraph.load_persistables("save_dir"))
 	        restore = mnist.parameters()
 	# check save and load
 	success = True
@@ -490,7 +490,7 @@ PaddlePaddle DyGraph是一个更加灵活易用的模式，可提供：
         mnist_infer = MNIST("mnist")
         # load checkpoint
         mnist_infer.load_dict(
-            fluid.dygraph.load_persistables(mnist.state_dict(), "save_dir"))
+            fluid.dygraph.load_persistables("save_dir"))
         print("checkpoint loaded")
 
         # start evaluate mode