diff --git a/doc/fluid/user_guides/fluid_design_idea.md b/doc/fluid/user_guides/fluid_design_idea.md
index 982fac0cc20cc1f568518f7863dbaeeb8361790a..e1d0abbb93f7c96899dbcff7275e42f9edacc8d9 100644
--- a/doc/fluid/user_guides/fluid_design_idea.md
+++ b/doc/fluid/user_guides/fluid_design_idea.md
@@ -241,7 +241,7 @@ sgd_optimizer.minimize(avg_cost)
 ```python
 print(fluid.default_main_program().to_string(True))
 ```
-完整ProgramDesc可以在本地查看，本次仅节选一部分结果如下：
+完整ProgramDesc可以在本地查看，本次仅节选前三个变量的结果如下：
 ```
 blocks {
   idx: 0
@@ -317,8 +317,12 @@ vars {
     }
     persistable: false
 ```
+在Fluid中所有的数据类型都为LoD-Tensor，对于不存在序列信息的数据（如此处的变量X），其lod_level=0。
+
 dims表示数据的维度，这里表示 x 的维度为[-1,1]，其中-1是batch的维度，无法确定具体数值时，Fluid 自动用 -1 占位。
 
+参数`persistable`表示该变量在整个训练过程中是否为持久化变量。
+
 **创建Executor**
 
 Fluid使用Executor来执行网络训练，executor运行细节请参考[Executor设计思想](#Executor设计思想)的介绍。作为使用者，实际并不需要了解内部机制。