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 .. py:function:: paddle.fluid.layers.data(name, shape, append_batch_size=True, dtype='float32', lod_level=0, type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True)
 
-数据层(Data Layer)
+该OP会在全局block中创建变量（Variable），该全局变量可被计算图中的算子（operator）访问。
 
-该功能接受输入数据，判断是否需要以minibatch方式返回数据，然后使用辅助函数创建全局变量。该全局变量可由计算图中的所有operator访问。
+注意：
 
-这个函数的所有输入变量都作为本地变量传递给LayerHelper构造函数。
+  不推荐使用 ``paddle.fluid.layers.data`` ，因其在之后的版本中会被删除。请使用 ``paddle.fluid.data`` 。 
 
-请注意，paddle在编译期间仅使用shape来推断网络中以下变量的形状。在运行期间，paddle不会检查所需数据的形状是否与此函数中的形状设置相匹配。
+  ``paddle.fluid.layers.data`` 在组网期间会设置创建的变量维度（shape）和数据类型（dtype），但不会检查输入数据的维度和数据类型是否符合要求。 ``paddle.fluid.data`` 会在运行过程中由Executor/ParallelExecutor检查输入数据的维度。
 
 参数：
-    - **name** (str)-函数名或函数别名
-    - **shape** (list)-声明维度信息的list。如果 ``append_batch_size`` 为True且内部没有维度值为-1，则应将其视为每个样本的形状。 否则，应将其视为batch数据的形状。
+    - **name** (str)- 被创建的变量的名字，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+    - **shape** (list)- 声明维度信息的list。如果 ``append_batch_size`` 为True且内部没有维度值为-1，则应将其视为每个样本的形状。 否则，应将其视为batch数据的形状。
     - **append_batch_size** (bool)-
 
-        1.如果为真，则在维度shape的开头插入-1。
-        例如，如果shape=[1],则输出shape为[-1,1]。这对在运行期间设置不同的batch大小很有用。
+        1.如果为True，则在维度（shape）的开头插入-1。
+        例如，如果shape=[1],则输出shape为[-1,1]。可用于设置运行期间不同batch大小。
 
-        2.如果维度shape包含-1，比如shape=[-1,1]。
+        2.如果维度（shape）包含-1，比如shape=[-1,1]。
         append_batch_size会强制变为为False（表示无效），因为PaddlePaddle不能在shape上设置一个以上的未知数。
 
-    - **dtype** (np.dtype|VarType|str)-数据类型：float32,float_16,int等
-    - **type** (VarType)-输出类型。默认为LOD_TENSOR
-    - **lod_level** (int)-LoD层。0表示输入数据不是一个序列
-    - **stop_gradient** (bool)-布尔类型，提示是否应该停止计算梯度
+    - **dtype** (np.dtype|VarType|str)- 数据类型，支持bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。
+    - **type** (VarType)- 输出类型，支持VarType.LOD_TENSOR，VarType.SELECTED_ROWS，VarType.NCCL_ID。默认为VarType.LOD_TENSOR。
+    - **lod_level** (int)- LoD层。0表示输入数据不是一个序列。默认值为0。
+    - **stop_gradient** (bool)- 提示是否应该停止计算梯度，默认值为True。
 
 返回：全局变量，可进行数据访问
 
-返回类型：变量(Variable)
+返回类型：Variable
 
 **代码示例**：