Update the sample code for Sigmoid, test=develop

doc/fluid/api_cn/nn_cn/activation_cn/Sigmoid_cn.rst

 .. _cn_api_nn_activate_Sigmoid:
-Sigmoid
 
+Sigmoid
 -------------------------------
 
 .. py:class:: paddle.nn.loss.Sigmoid(name=None)
 
-该接口用于创建一个 ``MarginRankingLoss`` 的可调用类。 这个类可以计算输入 `x` 经过激活函数 `sigmoid` 之后的值。
+该接口用于创建一个 ``Sigmoid`` 的可调用类。 这个类可以计算输入 `x` 经过激活函数 `sigmoid` 之后的值。
 
     .. math::
 
-        output = \frac{1}{1 + e^{-input}}
+        output = \frac{1}{1 + e^{-x}}
 
 参数
 ::::::::
-  - **name** (str，可选) - 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+  - **name** （str，可选）- 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
 形状
 ::::::::
@@ -30,11 +30,12 @@ Sigmoid
 .. code-block:: python
 
      import numpy as np
+     import paddle
      import paddle.fluid as fluid
-     import paddle.imperative as imperative
 
+     paddle.disable_static()
      input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
-     sigmoid = paddle.nn.layer.Sigmoid()
-     x = imperative.to_variable(input_data)
+     sigmoid = paddle.nn.Sigmoid()
+     x = paddle.to_variable(input_data)
      output = sigmoid(x)
-     print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
+     print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376

doc/fluid/api_cn/nn_cn/sigmoid_cn.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ sigmoid
 
 .. py:function:: paddle.nn.functional.sigmoid(x, name=None)
 
-Sigmoid 激活函数。
+sigmoid 激活函数。
 
     .. math::
 
@@ -13,12 +13,12 @@ Sigmoid 激活函数。
 
 参数
 ::::::::
- x (Tensor) - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64、int32、int64。
- name (str，可) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+  x（Tensor） - 输入的 ``Tensor`` ，数据类型为：float32、float64、int32、int64。
+  name（str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
 
 返回
 ::::::::
-``Tensor``, 经过 ``sigmoid`` 计算后的结果, 和输入 `x` 有一样的shape和数据类型。
+  ``Tensor``, 经过 ``sigmoid`` 计算后的结果, 和输入 `x` 有一样的shape和数据类型。
 
 代码示例
 :::::::::
@@ -26,16 +26,12 @@ Sigmoid 激活函数。
 .. code-block:: python
 
     import numpy as np
+    import paddle
     import paddle.fluid as fluid
     import paddle.nn.functional as F 
-    import paddle.imperative as imperative
 
-    imperative.enable_imperative()
+    paddle.disable_static()
     input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]).astype('float32')
-    x = imperative.to_variable(input_data)
+    x = paddle.to_variable(input_data)
     output = F.sigmoid(x)
     print(output.numpy()) # [0.7310586, 0.880797, 0.95257413, 0.98201376]
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