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--- a/source/user_guides/howto/training/cluster_quick_start.md
+++ b/source/user_guides/howto/training/cluster_quick_start.md
-```eval_rst
-..  _cluster_quick_start:
-```
-
-# 分布式训练快速开始
-
-## 准备工作
-
-在本篇文章中，我们将会在介绍如何快速在一个集群中启动一个 PaddlePaddle 的分布式训练任务，在开始之前，请按如下步骤做些准备工作：
-
-1. 准备一个至少4个节点的集群，并且保证网络可以联通，在本文中我们使用 `*.paddlepaddle.com` 来表示每个节点的主机名称，您可以根据集群的实际情况来修改它。
-
-2. 在开始之前确保已经阅读过 [安装指南](quick_start_install) 并且可以在集群的所有节点上可以正常运行 PaddlePaddle.
-
-## 启动集群训练任务
-
-在启动集群训练脚本时，需要在不同的节点上指定不同的环境变量，具体如下：
-
-| 环境变量 | 数据类型 | 样例 | 描述 |
-| -- | -- | -- | -- |
-| PADDLE_TRAINING_ROLE | str | PSERVER,TRAINER | 训练节点的角色 |
-| PADDLE_PSERVER_IPS | str | ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com... | 所有 pserver 节点的 IP 地址或 hostname, 用","分隔 |
-| PADDLE_PSERVER_PORT | int | 6174 | pserver 节点监听的端口 |
-| PADDLE_TRAINERS | int | 2 | 训练任务中 trainer 节点的数量 |
-| PADDLE_CURRENT_IP | str | ps0.paddlepaddle.com | 当前 pserver 节点的 IP 地址或 hostanme |
-| PADDLE_TRAINER_ID | int | 0 | 当前 trainer 节点的唯一 ID, 取值范围为从0开始到PADDLE_TRAINERS-1 |
-
-### 样例代码
-
-将下面程序代码保存为 `fluid_dist.py`
-
-```python
-import paddle
-import paddle.fluid as fluid
-import contextlib
-import numpy
-import unittest
-
-# train reader
-BATCH_SIZE = 20
-
-train_reader = paddle.batch(
-    paddle.reader.shuffle(
-        paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=500),
-    batch_size=BATCH_SIZE)
-
-test_reader = paddle.batch(
-    paddle.reader.shuffle(
-        paddle.dataset.uci_housing.test(), buf_size=500),
-    batch_size=BATCH_SIZE)
-
-
-def train_program():
-    y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
-    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
-    y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
-
-    loss = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
-    avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
-
-    return avg_loss
-
-def optimizer_func():
-    return fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
-
-def train(use_cuda, train_program):
-    place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
-
-    trainer = fluid.Trainer(
-        train_func=train_program, place=place, optimizer_func=optimizer_func)
-
-    def event_handler(event):
-        if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
-            if event.step == 10:
-                test_metrics = trainer.test(
-                    reader=test_reader, feed_order=['x', 'y'])
-                print("step {0}, loss: {1}".format(event.step, test_metrics))
-                trainer.stop()
-
-    trainer.train(
-        reader=train_reader,
-        num_epochs=100,
-        event_handler=event_handler,
-        feed_order=['x', 'y'])
-
-train(False, train_program)
-```
-
-### 启动trainer节点和pserver节点
-
-| 启动节点 | 启动命令 | 说明 |
-| -- | -- | -- |
-| ps0.paddlepaddle.com | `PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py` | 启动 pserver 节点 |
-| ps1.paddlepaddle.com | `PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps1.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py` | 启动 pserver 节点 |
-| trainer0.paddlepaddle.com | `PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=0 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py` | 启动第0号 trainer 节点 |
-| trainer1.paddlepaddle.com | `PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=1 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py` | 启动第1号 trainer 节点 |
-
-**注意**
-
- 需要先启动pserver节点再启动trainer节点
- 看到trainer节点输出如下日志表示训练任务执行正确
-
-  ```bash
-  step 10, loss: [258.2326202392578]
-  ```
--- a/source/user_guides/howto/training/cluster_quick_start.rst
+++ b/source/user_guides/howto/training/cluster_quick_start.rst
+..  _cluster_quick_start:
+
+分布式训练快速开始
+==================
+
+准备工作
+--------
+
+在本篇文章中，我们将会在介绍如何快速在一个集群中启动一个 PaddlePaddle
+的分布式训练任务，在开始之前，请按如下步骤做些准备工作：
+
+1. 准备一个至少4个节点的集群，并且保证网络可以联通，在本文中我们使用
+   ``*.paddlepaddle.com`` 来表示每个节点的主机名称，您可以根据集群的实际情况来修改它。
+
+2. 在开始之前确保已经阅读过 :ref:`quick_start_install`
+   并且可以在集群的所有节点上可以正常运行 PaddlePaddle。
+
+启动集群训练任务
+----------------
+
+在启动集群训练脚本时，需要在不同的节点上指定不同的环境变量，具体如下：
+
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| 环境变量        | 数据类型        | 样例            | 描述                |
+=================+=================+=================+=====================+
+| PADDLE_TRAINING | str             | PSERVER,TRAINER | 训练节点的角色      |
+| _ROLE           |                 |                 |                     |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| PADDLE_PSERVER_ | str             | ps0.paddlepaddl | 所有 pserver        |
+| IPS             |                 | e.com,ps1.paddl | 节点的 IP           |
+|                 |                 | epaddle.com…    | 地址或              |
+|                 |                 |                 | hostname,           |
+|                 |                 |                 | 用“,”分隔           |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| PADDLE_PSERVER_ | int             | 6174            | pserver             |
+| PORT            |                 |                 | 节点监听的端口      |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| PADDLE_TRAINERS | int             | 2               | 训练任务中          |
+|                 |                 |                 | trainer             |
+|                 |                 |                 | 节点的数量          |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| PADDLE_CURRENT_ | str             | ps0.paddlepaddl | 当前 pserver        |
+| IP              |                 | e.com           | 节点的 IP           |
+|                 |                 |                 | 地址或 hostanme     |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+| PADDLE_TRAINER_ | int             | 0               | 当前 trainer        |
+| ID              |                 |                 | 节点的唯一 ID,      |
+|                 |                 |                 | 取值范围为从0开始到 |
+|                 |                 |                 | PADDLE_TRAINERS-1   |
+-----------------+-----------------+-----------------+---------------------+
+
+样例代码
+~~~~~~~~
+
+将下面程序代码保存为 ``fluid_dist.py``
+
+.. code:: python
+
+   import paddle
+   import paddle.fluid as fluid
+   import contextlib
+   import numpy
+   import unittest
+
+   # train reader
+   BATCH_SIZE = 20
+
+   train_reader = paddle.batch(
+       paddle.reader.shuffle(
+           paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=500),
+       batch_size=BATCH_SIZE)
+
+   test_reader = paddle.batch(
+       paddle.reader.shuffle(
+           paddle.dataset.uci_housing.test(), buf_size=500),
+       batch_size=BATCH_SIZE)
+
+
+   def train_program():
+       y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
+       x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
+       y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
+
+       loss = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
+       avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
+
+       return avg_loss
+
+   def optimizer_func():
+       return fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
+
+   def train(use_cuda, train_program):
+       place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
+
+       trainer = fluid.Trainer(
+           train_func=train_program, place=place, optimizer_func=optimizer_func)
+
+       def event_handler(event):
+           if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
+               if event.step == 10:
+                   test_metrics = trainer.test(
+                       reader=test_reader, feed_order=['x', 'y'])
+                   print("step {0}, loss: {1}".format(event.step, test_metrics))
+                   trainer.stop()
+
+       trainer.train(
+           reader=train_reader,
+           num_epochs=100,
+           event_handler=event_handler,
+           feed_order=['x', 'y'])
+
+   train(False, train_program)
+
+启动trainer节点和pserver节点
+~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+
+.. list-table::
+   :header-rows: 1
+
+   * - 启动节点
+     - 启动命令
+     - 说明
+   * - ps0.paddlepaddle.com
+     - :code:`PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py`
+     - 启动 pserver 节点
+   * - ps1.paddlepaddle.com
+     - :code:`PADDLE_TRAINING_ROLE=PSERVER PADDLE_CURRENT_IP=ps1.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py`
+     - 启动 pserver 节点
+   * - trainer0.paddlepaddle.com
+     - :code:`PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=0 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py`
+     - 启动第0号 trainer 节点
+   * - trainer1.paddlepaddle.com
+     - :code:`PADDLE_TRAINING_ROLE=TRAINER PADDLE_CURRENT_IP=ps0.paddlepaddle.com PADDLE_PSERVER_IPS=ps0.paddlepaddle.com,ps1.paddlepaddle.com PADDLE_TRAINERS=2 PADDLE_TRAINER_ID=1 PADDLE_PSERVER_PORT=6174 python fluid_dist.py`
+     - 启动第1号 trainer 节点
+
+**注意**
+
+-  需要先启动pserver节点再启动trainer节点
+-  看到trainer节点输出如下日志表示训练任务执行正确
+
+   .. code:: bash
+
+      step 10, loss: [258.2326202392578]