diff --git a/doc/fluid/user_guides/howto/training/fleet_api_howto_cn.rst b/doc/fluid/user_guides/howto/training/fleet_api_howto_cn.rst
index a92d9f1ab5462a915bfb9ef263122524d2359fe9..5ceef7b115623122207709c8809033eee5f1d00a 100644
--- a/doc/fluid/user_guides/howto/training/fleet_api_howto_cn.rst
+++ b/doc/fluid/user_guides/howto/training/fleet_api_howto_cn.rst
@@ -144,27 +144,10 @@ training通常在GPU多机多卡训练中使用，一般在复杂模型的训练
       print("worker_index: %d, step%d cost = %f" %
            (fleet.worker_index(), i, cost_val[0]))
 
-更多使用示例
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-`点击率预估 <>`__
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-`语义匹配 <>`__
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-`向量学习 <>`__
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-`基于Resnet50的图像分类 <>`__
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-`基于Transformer的机器翻译 <>`__
-
-`基于Bert的语义表示学习 <>`__
 
 Fleet API相关的接口说明
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-Fleet API接口
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 -  init(role\_maker=None)
 -  fleet初始化，需要在使用fleet其他接口前先调用，用于定义多机的环境配置
 -  is\_worker()
@@ -186,8 +169,6 @@ Fleet API接口
 -  distributed\_optimizer(optimizer, strategy=None)
 -  分布式优化算法装饰器，用户可带入单机optimizer，并配置分布式训练策略，返回一个分布式的optimizer
 
-RoleMaker
-~~~~~~~~~
 
 -  MPISymetricRoleMaker
 
@@ -264,17 +245,12 @@ RoleMaker
                    server_endpoints=pserver_endpoints)
        fleet.init(role)
 
-Strategy
-~~~~~~~~
-
 -  Parameter Server Training
 -  Sync\_mode
 -  Collective Training
 -  LocalSGD
 -  ReduceGrad
 
-Fleet Mode
-~~~~~~~~~~
 
 -  Parameter Server Training