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doc/fluid/api_cn/layers_cn/py_reader_cn.rst

@@ -6,21 +6,23 @@ py_reader
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.py_reader(capacity, shapes, dtypes, lod_levels=None, name=None, use_double_buffer=True)
 
 
-创建一个由在Python端提供数据的reader
+创建一个在Python端提供数据的reader
 
-该layer返回一个Reader Variable。reader提供了 ``decorate_paddle_reader()`` 和 ``decorate_tensor_provider()`` 来设置Python generator作为数据源。更多细节请参考 :ref:`user_guides_use_py_reader`，在c++端调用 ``Executor::Run()`` 时，来自generator的数据将被自动读取。与 ``DataFeeder.feed()`` 不同，数据读取进程和  ``Executor::Run()`` 进程可以使用 ``py_reader`` 并行运行。reader的 ``start()`` 方法应该在每次数据传递开始时调用，在传递结束和抛出  ``fluid.core.EOFException`` 后执行 ``reset()`` 方法。注意， ``Program.clone()`` 方法不能克隆 ``py_reader`` 。
+该OP返回一个Reader Variable。该Reader提供了 ``decorate_paddle_reader()`` 和 ``decorate_tensor_provider()`` 来设置Python generator作为数据源，将数据源中的数据feed到Reader Variable。在c++端调用 ``Executor::Run()`` 时，来自generator的数据将被自动读取。与 ``DataFeeder.feed()`` 不同，数据读取进程和  ``Executor::Run()`` 进程可以使用 ``py_reader`` 并行运行。在每次数据传递开始时调用reader的 ``start()`` ，在传递结束和抛出  ``fluid.core.EOFException`` 异常后执行 ``reset()`` 。
+
+注意： ``Program.clone()`` （含义详见 :ref:`cn_api_fluid_Program` ）不能克隆 ``py_reader`` ，且 ``read_file`` （ ``read_file`` 含义详见 :ref:`cn_api_fluid_layers_read_file` ）调用需在声明 ``py_reader`` 的program block内。
 
 参数:
-  - **capacity** (int) –  ``py_reader`` 维护的缓冲区容量
-  - **shapes** (list|tuple) –数据形状的元组或列表
-  - **dtypes** (list|tuple) –  ``shapes`` 对应元素的数据类型
+  - **capacity** (int) –  ``py_reader`` 维护的缓冲区的容量数据个数。
+  - **shapes** (list|tuple) – 一个列表或元组，shapes[i]是代表第i个数据shape，因此shape[i]也是元组或列表。
+  - **dtypes** (list|tuple) – 一个string的列表或元组。为 ``shapes`` 对应元素的数据类型，支持bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。
   - **lod_levels** (list|tuple) – lod_level的整型列表或元组
-  - **name** (basestring) – python 队列的前缀名称和Reader 名称。不会自动生成。
-  - **use_double_buffer** (bool) – 是否使用双缓冲
+  - **name**  (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+  - **use_double_buffer** (bool) – 是否使用双缓冲区，双缓冲区是为了预读下一个batch的数据、异步CPU -> GPU拷贝。默认值为True。
 
-返回:    reader，从reader中可以获取feed的数据
+返回：reader，从reader中可以获取feed的数据，其dtype和feed的数据dtype相同。
 
-返回类型: Variable
+返回类型：Variable
 
 
 
@@ -35,7 +37,7 @@ py_reader
   import paddle.dataset.mnist as mnist
 
   def network(image, label):
-    # 用户自定义网络，此处以softmax回归为例
+      # 用户自定义网络，此处以softmax回归为例
       predict = fluid.layers.fc(input=image, size=10, act='softmax')
       return fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
          
@@ -75,7 +77,7 @@ py_reader
 
   def network(reader):
       img, label = fluid.layers.read_file(reader)
-    # 用户自定义网络，此处以softmax回归为例
+      # 用户自定义网络，此处以softmax回归为例
       predict = fluid.layers.fc(input=img, size=10, act='softmax')
       loss = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)        
       return fluid.layers.mean(loss)