fix fill_constant_batch_size_like doc (#1238)

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doc/fluid/api_cn/layers_cn/fill_constant_batch_size_like_cn.rst

@@ -5,33 +5,26 @@ fill_constant_batch_size_like
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.fill_constant_batch_size_like(input,shape,dtype,value,input_dim_idx=0,output_dim_idx=0)
 
-该功能创建一个张量，含有具体的shape,dtype和batch尺寸。并用 ``Value`` 中提供的常量初始化该张量。该批尺寸从输入张量中获取。它还将stop_gradient设置为True.
+该OP创建一个形状为shape并且数据类型为dtype的Tensor，同时用 ``value`` 中提供的常量初始化该Tensor。在输入为LoDTensor并且input_dim_idx为0的
+时候将输出output_dim_idx维度的大小设置为input输入的batch_size的值，创建的Tensor的stop_gradient属性默认为False。
 
 参数：
-    - **input** (Variable)-张量，其第input_dim_idx维可指定batch_size
-    - **shape** (INTS)-输出的形状
-    - **dtype** (INT)-可以为numpy.dtype。输出数据类型。默认为float32
-    - **value** (FLOAT)-默认为0.将要被填充的值
-    - **input_dim_idx** (INT)-默认为0.输入批尺寸维的索引
-    - **output_dim_idx** (INT)-默认为0.输出批尺寸维的索引
+    - **input** (Variable)- 输入的Tensor或者LoDTensor，支持数据类型为 float32， float64， int32， int64。
+    - **shape** (list)- 创建Tensor的shape，最后创建的LoDTensor的shape可能会依据input发生变动。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str)- 创建Tensor的数据类型，支持数据类型为 float32， float64， int32， int64。
+    - **value** (float|int)-  用于初始化输出Tensor的常量数据的值。
+    - **input_dim_idx** (int)- 当值为0并且输入为LoDTensor的时候，创建Tensor的output_dim_idx维度会设置为input的batch_size值，默认值为0。
+    - **output_dim_idx** (int) -用于指定创建的Tensor哪个维度设置为输入batch_size的值，默认值为0。
 
-返回：具有特定形状和值的张量
+返回：创建的Tensor, 数据类型为dtype。
+
+返回类型：(Variable)
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle.fluid as fluid
-    like = fluid.layers.data(name='like', shape=[1], dtype='float32')
+    like = fluid.layers.fill_constant(shape=[1,2], value=10, dtype='int64') #like=[[10, 10]]
     data = fluid.layers.fill_constant_batch_size_like(
-                input=like, shape=[1], value=0, dtype='int64')
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+                input=like, shape=[1], value=0, dtype='int64') #like=[[10, 10]] data=[0]
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