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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,205 @@
+图像分类教程
+==========
+
+在本教程中，我们将使用CIFAR-10数据集训练一个卷积神经网络，并使用这个神经网络来对图片进行分类。如下图所示，卷积神经网络可以辨识图片中的主体，并给出分类结果。
+
+
+## 数据准备
+首先下载CIFAR-10数据集。下面是CIFAR-10数据集的官方网址：
+
+
+
+我们准备了一个脚本，可以用于从官方网站上下载CIFAR-10数据集，转为jpeg文件并存入特定的目录。使用这个脚本前请确认已经安装了pillow及相关依赖模块。可以参照下面的命令进行安装：
+
+1. 安装pillow
+
+```bash
+sudo apt-get install libjpeg-dev
+pip install pillow
+```
+
+2. 下载数据集
+
+```bash
+cd demo/image_classification/data/
+sh download_cifar.sh
+```
+
+CIFAR-10数据集包含60000张32x32的彩色图片。图片分为10类，每个类包含6000张。其中50000张图片作为训练集，10000张作为测试集。
+
+下图展示了所有的图片类别，每个类别中随机抽取了10张图片。
+
+
+脚本运行完成后，我们应当会得到一个名为cifar-out的文件夹，其下子文件夹的结构如下
+
+
+```
+train
+---airplane
+---automobile
+---bird
+---cat
+---deer
+---dog
+---frog
+---horse
+---ship
+---truck
+test
+---airplane
+---automobile
+---bird
+---cat
+---deer
+---dog
+---frog
+---horse
+---ship
+---truck
+```
+
+cifar-out下包含`train`和`test`两个文件夹，其中分别包含了CIFAR-10中的训练集和测试集。这两个文件夹下各自有10个子文件夹，每个子文件夹下存储相应分类的图片。将图片按照上述结构存储好之后，我们就可以着手对分类模型进行训练了。
+
+## 预处理
+数据下载之后，还需要进行预处理，将数据转换为Paddle的格式。我们可以通过如下命令进行预处理工作：
+
+```
+cd demo/image_classification/
+sh preprocess.sh
+```
+
+其中`preprocess.sh` 调用 `./demo/image_classification/preprocess.py` 对图片进行预处理
+```sh
+export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:../../
+data_dir=./data/cifar-out
+python preprocess.py -i $data_dir -s 32 -c 1
+```
+
+`./demo/image_classification/preprocess.py` 使用如下参数：
+
+- `-i` 或 `--input` 给出输入数据所在路径；
+- `-s` 或 `--size` 给出图片尺寸；
+- `-c` 或 `--color` 标示图片是彩色图或灰度图
+
+## 模型训练
+在开始训练之前，我们需要先创建一个模型配置文件。下面我们给出了一个配置示例。**注意**，这里的列出的和`vgg_16_cifar.py`文件稍有差别，因为该文件可适用于预测。
+
+```python
+from paddle.trainer_config_helpers import *
+data_dir='data/cifar-out/batches/'
+meta_path=data_dir+'batches.meta'
+args = {'meta':meta_path, 'mean_img_size': 32,
+ 'img_size': 32, 'num_classes': 10,
+ 'use_jpeg': 1, 'color': "color"}
+define_py_data_sources2(train_list=data_dir+"train.list",
+ test_list=data_dir+'test.list',
+ module='image_provider',
+ obj='processData',
+ args=args)
+settings(
+ batch_size = 128,
+ learning_rate = 0.1 / 128.0,
+ learning_method = MomentumOptimizer(0.9),
+ regularization = L2Regularization(0.0005 * 128))
+
+img = data_layer(name='image', size=3*32*32)
+lbl = data_layer(name="label", size=10)
+# small_vgg is predined in trainer_config_helpers.network
+predict = small_vgg(input_image=img, num_channels=3)
+outputs(classification_cost(input=predict, label=lbl))
+```
+
+在第一行中我们载入用于定义网络的函数。
+```python
+from paddle.trainer_config_helpers import *
+```
+
+之后定义的`define_py_data_sources2`使用Python数据提供器，其中 `args`将在`image_provider.py`进行使用，该文件负责产生图片数据并传递给Paddle系统
+ - `meta`: 训练集平均值。
+ - `mean_img_size`: 平均特征图的高度及宽度。
+ - `img_size`：输入图片的高度及宽度。
+ - `num_classes`：类别个数。
+ - `use_jpeg`：处理过程中数据存储格式。
+ - `color`：标示是否为彩色图片。
+
+ `settings`用于设置训练算法。在下面的例子中，learning rate被设置为0.1除以batch size，而weight decay则为0.0005乘以batch size。
+
+ ```python
+settings(
+ batch_size = 128,
+ learning_rate = 0.1 / 128.0,
+ learning_method = MomentumOptimizer(0.9),
+ regularization = L2Regularization(0.0005 * 128)
+)
+```
+
+`small_vgg`定义了网络结构。这里我们使用的是一个小的VGG网络。关于VGG卷积神经网络的描述可以参考：[http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/)。
+```python
+# small_vgg is predined in trainer_config_helpers.network
+predict = small_vgg(input_image=img, num_channels=3)
+```
+配置创建完毕后，可以运行脚本train.sh来训练模型。
+
+```bash
+config=vgg_16_cifar.py
+output=./cifar_vgg_model
+log=train.log
+
+paddle train \
+--config=$config \
+--dot_period=10 \
+--log_period=100 \
+--test_all_data_in_one_period=1 \
+--use_gpu=1 \
+--save_dir=$output \
+2>&1 | tee $log
+
+python -m paddle.utils.plotcurve -i $log > plot.png
+```
+- 这里我们使用的是GPU模式进行训练。如果你没有GPU环境，可以设置`use_gpu=0`。
+- `./demo/image_classification/vgg_16_cifar.py`是网络和数据配置文件。各项参数的详细说明可以在命令行参数相关文档中找到。
+- 脚本`plotcurve.py`依赖于python的`matplotlib`模块。因此如果这个脚本运行失败，也许是因为需要安装`matplotlib`。
+在训练完成后，训练及测试误差曲线图会被`plotcurve.py`脚本保存在 `plot.png`中。下面是一个误差曲线图的示例：
+
+
+
+## 预测
+在训练完成后，模型及参数会被保存在路径`./cifar_vgg_model/pass-%05d`下。例如第300个pass的模型会被保存在`./cifar_vgg_model/pass-00299`。
+
+要对一个图片的进行分类预测，我们可以使用`predict.sh`，该脚本将输出预测分类的标签：
+
+```
+sh predict.sh
+```
+
+predict.sh:
+```
+model=cifar_vgg_model/pass-00299/
+image=data/cifar-out/test/airplane/seaplane_s_000978.png
+use_gpu=1
+python prediction.py $model $image $use_gpu
+```
+
+## 练习
+在CUB-200数据集上使用VGG模型训练一个鸟类图片分类模型。相关的鸟类数据集可以从如下地址下载，其中包含了200种鸟类的照片（主要来自北美洲）。
+
+
+
+
+
+
+## 细节探究
+### 卷积神经网络
+卷积神经网络是一种使用卷积层的前向神经网络，很适合构建用于理解图片内容的模型。一个典型的神经网络如下图所示：
+
+
+
+一个卷积神经网络包含如下层：
+
+- 卷积层：通过卷积操作从图片或特征图中提取特征
+- 池化层：使用max-pooling对特征图下采样
+- 全连接层：使输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。
+
+卷积神经网络在图片分类上有着惊人的性能，这是因为它发掘出了图片的两类重要信息：局部关联性质和空间不变性质。通过交替使用卷积和池化处理， 卷积神经网络能够很好的表示这两类信息。
+
+关于如何定义网络中的层，以及如何在层之间进行连接，请参考Layer文档。
diff --git a/doc/tutorials/image_classification/index_en.md b/doc/tutorials/image_classification/index_en.md
index 29cfc99702c362d1eaeeff5332f56122b8de337a..60c81a6a539944634773f38ec4c9a59709dd4afc 100644
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@@ -147,7 +147,7 @@ for classification. A description of VGG network can be found here [http://www.r
# small_vgg is predined in trainer_config_helpers.network
predict = small_vgg(input_image=img, num_channels=3)
```
-After writing the config, we can train the model by running the script train.sh. Notice that the following script assumes the you run the script in the `./demo/image_classification` folder. If you run the script in a different folder, you need to change the paths of the scripts and the configuration files accordingly.
+After writing the config, we can train the model by running the script train.sh.
```bash
config=vgg_16_cifar.py