dygraph API translation & bug fix (#998)

* dygraph translation

* cn doc bug fix

* translate dygraph according to 1.5.1 website + bug fix

doc/fluid/api_cn/fluid_cn.rst

 #################
- fluid
+fluid
 #################
 
 .. _cn_api_fluid_BuildStrategy:
@@ -1600,9 +1600,9 @@ LoD是多层序列（Level of Details）的缩写，通常用于不同长度的
 
 举例:
 
-X 为 LoDTensor，它包含两个序列。第一个长度是2，第二个长度是3。
+X 为 LoDTensor，它包含两个逻辑子序列。第一个长度是2，第二个长度是3。
 
-从Lod中可以计算出X的第一维度为5， 因为5=2+3， 说明X中有5个序列。在X中的每个序列中的每个元素有2列，因此X的shape为[5,2]。
+从Lod中可以计算出X的第一维度为5， 因为5=2+3。在X中的每个序列中的每个元素有2列，因此X的shape为[5,2]。
 
 ::
 
@@ -1613,7 +1613,7 @@ X 为 LoDTensor，它包含两个序列。第一个长度是2，第二个长度
   x.shape = [5, 2]
 
 
-LoD可以有多个level(例如，一个段落可以有多个句子，一个句子可以有多个单词)。下面的例子中，Y为LoDTensor ，lod_level为2。表示有2个序列，第一个序列的长度是2(有2个子序列)，第二个序列的长度是1。第一序列的两个子序列长度分别为2和2。第二个序列的子序列的长度是3。
+LoD可以有多个level(例如，一个段落可以有多个句子，一个句子可以有多个单词)。下面的例子中，Y为LoDTensor ，lod_level为2。表示有2个逻辑序列，第一个逻辑序列的长度是2(有2个子序列)，第二个逻辑序列的长度是1。第一个逻辑序列的两个子序列长度分别为2和2。第二个序列的子序列的长度是3。
 
 
 ::
@@ -1634,7 +1634,7 @@ LoD可以有多个level(例如，一个段落可以有多个句子，一个句
 
   在上面的描述中，LoD是基于长度的。在paddle内部实现中，lod是基于偏移的。因此,在内部,y.lod表示为[[0,2,3]，[0,2,4,7]](基于长度的Lod表示为为[[2-0,3-2]，[2-0,4-2,7-4]])。
 
-  可以将LoD理解为recursive_sequence_length（递归序列长度）。此时，LoD必须是基于长度的。由于历史原因。当LoD在API中被称为lod时，它可能是基于偏移的。用户应该注意。
+  可以将LoD理解为recursive_sequence_length（递归序列长度）。此时，LoD必须是基于长度的。由于历史原因，当LoD在API中被称为lod时，它可能是基于偏移的。用户应该注意。
 
 
 

doc/fluid/api_cn/index_cn.rst

@@ -13,6 +13,7 @@ API
     clip_cn.rst
     data_feeder_cn.rst
     dataset_cn.rst
+    dygraph_cn.rst
     executor_cn.rst
     initializer_cn.rst
     io_cn.rst
@@ -25,3 +26,4 @@ API
     transpiler_cn.rst
     data/dataset_cn.rst
     data/data_reader_cn.rst
+

doc/fluid/api_cn/layers_cn/io_cn.rst

@@ -287,7 +287,7 @@ open_files
 Preprocessor
 -------------------------------
 
-.. py:class:: class paddle.fluid.layers.Preprocessor(reader, name=None)
+.. py:class:: paddle.fluid.layers.Preprocessor(reader, name=None)
 
 reader变量中数据预处理块。
 

doc/fluid/api_cn/layers_cn/learning_rate_scheduler_cn.rst

@@ -42,7 +42,7 @@ exponential_decay
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.exponential_decay(learning_rate,decay_steps,decay_rate,staircase=False)
 
 在学习率上运用指数衰减。
-训练模型时，在训练过程中通常推荐降低学习率。每次 ``decay_steps`` 步骤中用 ``decay_rate`` 衰减学习率。
+训练模型时，推荐在训练过程中降低学习率。每次 ``decay_steps`` 步骤中用 ``decay_rate`` 衰减学习率。
 
 .. code-block:: text
 
@@ -92,7 +92,7 @@ inverse_time_decay
 
 在初始学习率上运用逆时衰减。
 
-训练模型时，在训练过程中通常推荐降低学习率。通过执行该函数，将对初始学习率运用逆向衰减函数。
+训练模型时，最好在训练过程中降低学习率。通过执行该函数，将对初始学习率运用逆向衰减函数。
 
 .. code-block:: python
 
@@ -282,7 +282,7 @@ piecewise_decay
         learning_rate = 0.1
 
 参数：
-    - **boundaries** -一列代表步数的数字
+    - **boundaries** -一列代表步数的数字
     - **values** -一列学习率的值，从不同的步边界中挑选
 
 返回：衰减的学习率

doc/fluid/api_cn/layers_cn/nn_cn.rst

@@ -426,15 +426,15 @@ batch_norm
     - **input** (Variable) - 输入变量的排序，可以为 2, 3, 4, 5
     - **act** （string，默认None）- 激活函数类型，linear|relu|prelu|...
     - **is_test** （bool,默认False） - 指示它是否在测试阶段。
-    - **momentum** （float，默认0.9）- 此值用于计算 moving_mean and moving_var. 更新公式为:  :math:`\(moving\_mean = moving\_mean * momentum + new\_mean * (1. - momentum)\)` :math:`\(moving\_var = moving\_var * momentum + new\_var * (1. - momentum)\)` ， 默认值0.9.
+    - **momentum** （float，默认0.9）- 此值用于计算 moving_mean 和 moving_var。更新公式为:  :math:`moving\_mean = moving\_mean * momentum + new\_mean * (1. - momentum)` ， :math:`moving\_var = moving\_var * momentum + new\_var * (1. - momentum)` ， 默认值0.9.
     - **epsilon** （float，默认1e-05）- 加在分母上为了数值稳定的值。默认值为1e-5。
     - **param_attr** （ParamAttr|None） - batch_norm参数范围的属性，如果设为None或者是ParamAttr的一个属性，batch_norm创建ParamAttr为param_attr。如果没有设置param_attr的初始化函数，参数初始化为Xavier。默认：None
     - **bias_attr** （ParamAttr|None） - batch_norm bias参数的属性，如果设为None或者是ParamAttr的一个属性，batch_norm创建ParamAttr为bias_attr。如果没有设置bias_attr的初始化函数，参数初始化为0。默认：None
     - **data_layout** （string,默认NCHW) - NCHW|NHWC
     - **in_place** （bool，默认False）- 得出batch norm可复用记忆的输入和输出
     - **name** （string，默认None）- 该层名称（可选）。若设为None，则自动为该层命名
-    - **moving_mean_name** （string，默认None）- moving_mean的名称，存储全局Mean。如果将其设置为None, ``batch_norm``将随机命名全局平均值；否则， `batch_norm`将命名全局平均值为``moving_mean_name``
-    - **moving_variance_name** （string，默认None）- moving_variance的名称，存储全局变量。如果将其设置为None,``batch_norm``将随机命名全局方差；否则， `batch_norm`将命名全局方差为``moving_mean_name``
+    - **moving_mean_name** （string，默认None）- moving_mean的名称，存储全局Mean。如果将其设置为None, ``batch_norm`` 将随机命名全局平均值；否则， ``batch_norm`` 将命名全局平均值为 ``moving_mean_name``   
+    - **moving_variance_name** （string，默认None）- moving_variance的名称，存储全局变量。如果将其设置为None, ``batch_norm`` 将随机命名全局方差；否则， ``batch_norm`` 将命名全局方差为 ``moving_variance_name`` 
     - **do_model_average_for_mean_and_var** （bool，默认False）- 是否为mean和variance做模型均值
     - **fuse_with_relu** （bool）- 如果为True，batch norm后该操作符执行relu
     - **use_global_stats** （bool, Default False） – 是否使用全局均值和方差。 在预测或测试模式下，将use_global_stats设置为true或将is_test设置为true，并且行为是等效的。 在训练模式中，当设置use_global_stats为True时，在训练期间也使用全局均值和方差。
@@ -3105,7 +3105,7 @@ embedding
     - **size** (tuple|list)-查找表参数的维度。应当有两个参数，一个代表嵌入矩阵字典的大小，一个代表每个嵌入向量的大小。
     - **is_sparse** (bool)-代表是否用稀疏更新的标志
     - **is_distributed** (bool)-是否从远程参数服务端运行查找表
-    - **padding_idx** (int|long|None)-如果为 ``None`` ，对查找结果无影响。如果padding_idx不为空，表示一旦查找表中找到input中对应的 ``padding_idz``，则用0填充输出结果。如果 :math:`padding_{i}dx<0` ,在查找表中使用的 ``padding_idx`` 值为 :math:`size[0]+dim` 。
+    - **padding_idx** (int|long|None)-如果为 ``None`` ，对查找结果无影响。如果padding_idx不为空，表示一旦查找表中找到input中对应的 ``padding_idz``，则用0填充输出结果。如果 :math:`padding\_idx<0` ,在查找表中使用的 ``padding_idx`` 值为 :math:`size[0]+dim` 。
     - **param_attr** (ParamAttr)-该层参数
     - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str)-数据类型：float32,float_16,int等。