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@@ -10,27 +10,22 @@ PaddlePaddle Fluid支持两种传入数据的方式:
 配置数据输入层，并在 :code:`fluid.Executor` 或 :code:`fluid.ParallelExecutor`
 中，使用 :code:`executor.run(feed=...)` 传入训练数据。
 
-2. 用户需要先将训练数据
-转换成 Paddle 识别的 :code:`fluid.recordio_writer` ， 再使用
-:code:`Python Reader` 以及 :code:`PyReader` 配置数据读取。
+2. py_reader接口异步方式：用户需要先使用 :code:`fluid.layers.py_reader` 配置数据输入层，然后使用
+:code:`py_reader` 的 :code:`decorate_paddle_reader` 或 :code:`decorate_tensor_provider`
+方法配置数据源，再通过 :code:`fluid.layers.read_file` 读取数据。
+
 
 这两种准备数据方法的比较如下:
 
-.. _user_guide_prepare_data_comparision:
-
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
-|            |        Feed数据                  |         使用Reader                    |
-+============+==================================+=======================================+
-| API接口    | :code:`executor.run(feed=...)`   |         :code:`fluid.layers.reader`   |
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
-| 数据格式   |           Numpy Array            | :code:`fluid.recordio_writer`         |
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
-| 数据增强   | Python端使用其他库完成           | 使用Fluid中的Operator 完成            |
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
-|   速度     |                 慢               |                 快                    |
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
-| 推荐用途   |   调试模型                       |   工业训练                            |
-+------------+----------------------------------+---------------------------------------+
+========  =================================   =====================================
+对比项            Python Reader同步方式                py_reader接口异步方式
+========  =================================   =====================================
+API接口     :code:`executor.run(feed=...)`       :code:`fluid.layers.py_reader`
+数据格式              Numpy Array                   Numpy Array或LoDTensor
+数据增强          Python端使用其他库完成                  Python端使用其他库完成
+速度                     慢                                   快
+推荐用途                调试模型                              工业训练
+========  =================================   =====================================
 
 这些准备数据的详细使用方法，请参考: