Rewrite the content of save_params_cn.rst develop=test (#1368)

* refine save_params develop=test

* fix save_params develop=test

* Rewrite save_params_cn.rst develop=test

* fix save_params develop=test

* rewrite save_params_cn.rst test=develop

doc/fluid/api_cn/io_cn/save_params_cn.rst

@@ -5,36 +5,39 @@ save_params
 
 .. py:function:: paddle.fluid.io.save_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
 
-该函数从 ``main_program`` 中取出所有参数，然后将它们保存到 ``dirname`` 目录下或名为 ``filename`` 的文件中。
+该OP从 ``main_program`` 中取出所有参数，然后将它们保存到 ``dirname`` 目录下或名为 ``filename`` 的文件中。
 
-``dirname`` 用于指定保存变量的目标目录。如果想将变量保存到多个独立文件中，设置 ``filename`` 为 None; 如果想将所有变量保存在单个文件中，请使用 ``filename`` 来指定该文件的命名。
-
-注意:有些变量不是参数，但它们对于训练是必要的。因此，调用 ``save_params()`` 和 ``load_params()`` 来保存和加载参数是不够的，可以使用 ``save_persistables()`` 和 ``load_persistables()`` 代替这两个函数。如果您想要储存您的模型用于预测，请使用save_inference_model API。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader`。
+``dirname`` 用于指定保存参数的目标路径。若想将参数保存到多个独立文件中，设置 ``filename=None`` ； 若想将所有参数保存在单个文件中，请设置 ``filename`` 来指定该文件的名称。
 
+注意：
+   - 有些变量不是参数，如学习率，全局训练步数（global step）等，但它们对于训练却是必要的。因此，调用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_params` 和 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params` 来保存和加载参数对于断点训练是不够的，这种情况下可以使用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_persistables` 和 :ref:`cn_api_fluid_io_load_persistables` 来保存和加载训练过程中的检查点（checkpoint）。
+   - 如果您想要储存您的模型用于预测，请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_inference_model` 。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 
 
 参数:
- - **executor**  (Executor) – 保存变量的 executor
- - **dirname**  (str) – 目录路径
- - **main_program**  (Program|None) – 需要保存变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
- - **vars**  (list[Variable]|None) –  要保存的所有变量的列表。 优先级高于main_program。默认值: None
- - **filename**  (str|None) – 保存变量的文件。如果想分不同独立文件来保存变量，设置 filename=None. 默认值: None
+ - **executor**  (Executor) – 用于保存参数的 ``executor`` ，详见 :ref:`api_guide_executor` 。
+ - **dirname**  (str) – 指定保存参数的文件目录。
+ - **main_program**  (Program，可选) – 需要保存参数的Program（ ``Program`` 含义详见 :ref:`api_guide_Program` ）。如果为None，则使用default_main_Program 。默认值为None。
+ - **filename**  (str，可选) – 保存参数的文件名称。若需要将参数保存到多个独立的文件中，请设置 ``filename=None`` 。默认值为None。
  
-返回: None
+返回: 无
   
 **代码示例**
 
 .. code-block:: python
     
     import paddle.fluid as fluid
-    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
-    param_path = "./my_paddle_model"
-    prog = fluid.default_main_program()
-    fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=param_path,
-                         main_program=None)
-                         
-
-
-
+    
+    params_path = "./my_paddle_model"
+    image = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
+    label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
+    feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[image, label], place=fluid.CPUPlace())
+    predict = fluid.layers.fc(input=image, size=10, act='softmax')
 
+    loss = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
+    avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
 
+    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+    exe.run(fluid.default_startup_program())
+    fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=params_path)
+    # 网络中fc层的参数weight和bias将会分别存储在"./my_paddle_model"路径下。