Release/1.4 (#905)

* modify write_docs (how to contribute documentation) (#899)

* modify write_docs_cn, write_docs_en, include specifications about python 2.7.15 and creating  virtual env with conda

* gitignore update

* revert .gitignore;  update write_docs

* icafe DLTP-1328, stress  exe.close()

* DLTP-1383 不可迭代更正

* DLTP-1404 修复动态图文档中每段代码的格式和大小都不一样

* DLTP-1390 Pyreader中文显示格式问题

* DLTP-1393 无效链接

* DLTP-1421 paddle.fluid.layers.reduce_max中文翻译有问题

* DyGraph 调整标签结构

doc/fluid/advanced_usage/best_practice/dist_training_gpu.rst

@@ -24,8 +24,8 @@ PaddlePaddle Fluid可以支持在现代GPU [#]_ 服务器集群上完成高性
     :header: "调节项", "可选值说明", "配置方法"
     :widths: 3, 3, 5
 
-    "通信模式", "pserver模式；NCCL2模式（collective [#]_ ）", "配置方法参考： `这里 <../../user_guides/howto/training/cluster_howto.html#permalink-8--nccl2->`_ "
-    "执行模式", "单进程；单进程ParallelGraph；多进程", "配置方法参考： `这里 <../../user_guides/howto/training/cluster_howto.html#permalink-9--nccl2->`_ "
+    "通信模式", "pserver模式；NCCL2模式（collective [#]_ ）", "配置方法参考：:ref:`cluster_howto`"
+    "执行模式", "单进程；单进程ParallelGraph；多进程", "配置方法参考：:ref:`cluster_howto`"
     "同步AllReduce操作", "开启则使每次调用等待AllReduce同步", "设置环境变量 :code:`FLAGS_sync_nccl_allreduce`"
     "CPU线程数", "int值，配置使用的CPU线程数", "参考本片后续说明"
     "预先分配足够的显存", "0~1之间的float值，预先分配显存的占比", "设置环境变量 :code:`FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use`"
@@ -41,7 +41,7 @@ PaddlePaddle Fluid可以支持在现代GPU [#]_ 服务器集群上完成高性
 选择通信模式和执行模式
 +++++++++++++++++++
 
-GPU分布式训练场景，使用多进程+NCCL2模式（collective）通常可以获得最好的性能。参考 `这里 <../../user_guides/howto/training/cluster_howto.html#permalink-8--nccl2->`_ 配置您的程序使用多进程NCCL2模式训练。
+GPU分布式训练场景，使用多进程+NCCL2模式（collective）通常可以获得最好的性能。参考 :ref:`cluster_howto` 配置您的程序使用多进程NCCL2模式训练。
 
 在进程模式下，每台服务器的每个GPU卡都会对应启动一个训练进程，
 集群中的所有进程之间会互相通信完成训练。以此方式最大限度的降低进程内部资源抢占的开销。

doc/fluid/advanced_usage/development/write_docs_cn.md

@@ -56,8 +56,13 @@ sudo apt-get update && apt-get install -y python-dev build-essential
 ```
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddlePaddle.org.git
 cd PaddlePaddle.org/portal
-# To install in a virtual environment.
-# virtualenv venv; source venv/bin/activate
+```
+
+之后需要安装依赖库，请确保在python 2.7.15 或2.7.16 环境下安装。推荐使用Anaconda或virtualenv创建合适的虚拟环境后安装依赖库。
+
+安装依赖库：
+
+```
 pip install -r requirements.txt
 ```
 

doc/fluid/advanced_usage/development/write_docs_en.md

@@ -51,13 +51,19 @@ Take the ubuntu system as an example, run:
 sudo apt-get update && apt-get install -y python-dev build-essential
 ```
 
-then:
+Then:
 
 ```
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddlePaddle.org.git
 cd PaddlePaddle.org/portal
-# To install in a virtual environment.
-# virtualenv venv; source venv/bin/activate
+```
+
+Then install requirements. Please  make sure that you install with python 2.7.15 or 2.7.16. We recommend you to use Anaconda or virtualenv to create an appropriate virtual environment first. 
+
+Install requirements：
+
+
+```
 pip install -r requirements.txt
 ```
 

doc/fluid/api_cn/io_cn.rst

@@ -196,7 +196,7 @@ PyReader
 
 **代码示例**
 
-1.如果iterable=false，则创建的Pyreader对象几乎与 ``fluid.layers.py_reader（）`` 相同。算子将被插入program中。用户应该在每个epoch之前调用start（），并在epoch结束时捕获 ``Executor.run（）`` 抛出的 ``fluid.core.EOFException `` 。一旦捕获到异常，用户应该调用reset（）手动重置reader。
+1.如果iterable=False，则创建的Pyreader对象几乎与 ``fluid.layers.py_reader（）`` 相同。算子将被插入program中。用户应该在每个epoch之前调用start（），并在epoch结束时捕获 ``Executor.run（）`` 抛出的 ``fluid.core.EOFException `` 。一旦捕获到异常，用户应该调用reset（）手动重置reader。
 
 ..  code-block:: python
 
@@ -220,7 +220,7 @@ PyReader
               break
 
 
-2.如果iterable=True，则创建的Pyreader对象与程序分离。程序中不会插入任何算子。在本例中，创建的reader是一个python生成器，它是不可迭代的。用户应将从Pyreader对象生成的数据输入 ``Executor.run(feed=...)`` 
+2.如果iterable=True，则创建的Pyreader对象与程序分离。程序中不会插入任何算子。在本例中，创建的reader是一个python生成器，它是可迭代的。用户应将从Pyreader对象生成的数据输入 ``Executor.run(feed=...)`` 
 
 ..  code-block:: python
 
@@ -239,15 +239,15 @@ PyReader
         for data in reader():
             executor.run(feed=data, ...)
 
-.. py:method::start()
+..  py:function:: start()
 
 启动数据输入线程。只能在reader对象不可迭代时调用。
 
-.. py:method::reset()
+..  py:function:: reset()
 
 当 ``fluid.core.EOFException`` 提升时重置reader对象。只能在reader对象不可迭代时调用。
 
-.. py:method::decorate_sample_generator(sample_generator, batch_size, drop_last=True, places=None)
+..  py:function:: decorate_sample_generator(sample_generator, batch_size, drop_last=True, places=None)
 
 设置Pyreader对象的数据源。
 
@@ -264,7 +264,7 @@ PyReader
   - **places** (None|list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) –  位置列表。当PyReader可迭代时必须被提供
 
 
-.. py:method::decorate_sample_list_generator(reader, places=None)
+..  py:function:: decorate_sample_list_generator(reader, places=None)
 
 设置Pyreader对象的数据源。
 
@@ -277,7 +277,7 @@ PyReader
   - **places** (None|list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) –  位置列表。当PyReader可迭代时必须被提供
 
 
-.. py:method::decorate_batch_generator(reader, places=None)
+..  py:function:: decorate_batch_generator(reader, places=None)
 
 设置Pyreader对象的数据源。
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst

@@ -6839,7 +6839,7 @@ reduce_max
 
 参数：
           - **input** （Variable）：输入变量为Tensor或LoDTensor。
-          - **dim** （list | int | None）：函数运算的维度。如果为None，则计算所有元素的平均值并返回单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将减小为 :math:`rank+dim[i]` 。
+          - **dim** （list | int | None）：函数运算的维度。如果为None，则计算所有元素中的最大值并返回单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将减小为 :math:`rank+dim[i]` 。
           - **keep_dim** （bool | False）：是否在输出Tensor中保留减小的维度。除非 ``keep_dim`` 为true，否则结果张量将比输入少一个维度。
           - **name** （str | None）：这一层的名称（可选）。如果设置为None，则将自动命名这一层。
 

doc/fluid/user_guides/howto/training/cluster_quick_start.rst

@@ -171,6 +171,9 @@ PSERVER 节点中会保存所有 TRAINER 节点的状态信息，在 TRAINER 结
     # training process ...
     exe.close() # notify PServer to destory the resource
 
+注意：所有的trainer在退出时都需要调用exe.close()。
+
+
 启动分布式训练任务
 --------------------
 

doc/fluid/user_guides/howto/training/cluster_quick_start_en.rst

@@ -167,6 +167,7 @@ The status information of all trainer nodes is saved in the pserver node. When t
   # training process ...
   exe.close() # notify PServer to destory the resource
 
+Note: every trainer needs to call exe.close() when the trainer finishes.
 
 Start a Distributed Training Task
 ----------------------------------