From dfc3ab068c4fbeb66d0307c1c2c77d530af4405d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zhupengyang <1165938320@qq.com>
Date: Wed, 25 Sep 2019 17:29:36 +0800
Subject: [PATCH] fix argmax doc (#1261)

* fix argmax doc
test=document_preview

* fix
test=document_preview
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 doc/fluid/api_cn/layers_cn/argmax_cn.rst | 53 +++++++++++++++---------
 1 file changed, 34 insertions(+), 19 deletions(-)

diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/argmax_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/argmax_cn.rst
index 74132b83e..47b6a49de 100644
--- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/argmax_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/argmax_cn.rst
@@ -3,34 +3,49 @@
 argmax
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.fluid.layers.argmax(x,axis=0)
+.. py:function:: paddle.fluid.layers.argmax(x, axis=0)
 
 **argmax**
 
-该功能计算输入张量元素中最大元素的索引，张量的元素在提供的轴上。
+该OP沿 ``axis`` 计算输入 ``x`` 的最大元素的索引。
 
 参数：
-    - **x** (Variable)-用于计算最大元素索引的输入
-    - **axis** (int)-用于计算索引的轴
+    - **x** (Variable) - 输入的多维 ``Tensor`` ，支持的数据类型：float32、float64、int8、int16、int32、int64。
+    - **axis** (int，可选) - 指定对输入Tensor进行运算的轴， ``axis`` 的有效范围是[-R, R)，R是输入 ``x`` 的Rank， ``axis`` 为负时与 ``axis`` +R 等价。默认值为0。
 
-返回：存储在输出中的张量
+返回： ``Tensor`` ，数据类型int64
 
-返回类型：变量（Variable）
+返回类型：Variable
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
-    
-    import paddle.fluid as fluid
-    x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3, 4], dtype="float32")
-    out = fluid.layers.argmax(x, axis=0)
-    out = fluid.layers.argmax(x, axis=-1)
-
-
-
-
-
-
-
-
 
+  import paddle.fluid as fluid
+  import numpy as np
+
+  in1 = np.array([[[5,8,9,5],
+                   [0,0,1,7],
+                   [6,9,2,4]],
+                  [[5,2,4,2],
+                   [4,7,7,9],
+                   [1,7,0,6]]])
+  with fluid.dygraph.guard():
+      x = fluid.dygraph.to_variable(in1)
+      out1 = fluid.layers.argmax(x=x, axis=-1)
+      out2 = fluid.layers.argmax(x=x, axis=0)
+      out3 = fluid.layers.argmax(x=x, axis=1)
+      out4 = fluid.layers.argmax(x=x, axis=2)
+      print(out1.numpy())
+      # [[2 3 1]
+      #  [0 3 1]]
+      print(out2.numpy())
+      # [[0 0 0 0]
+      #  [1 1 1 1]
+      #  [0 0 0 1]]
+      print(out3.numpy())
+      # [[2 2 0 1]
+      #  [0 1 1 1]]
+      print(out4.numpy())
+      # [[2 3 1]
+      #  [0 3 1]]
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