refine_design_idea_doc, test=develop (#1533)

doc/fluid/advanced_usage/design_idea/fluid_design_idea.md

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 ## 简介
 
-本篇文档主要介绍Fluid底层的设计思想，帮助用户更好的理解框架运作过程。
+本篇文档主要介绍飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）底层的设计思想，帮助用户更好的理解框架运作过程。
 
 阅读本文档，您将了解：
 
-- Fluid 内部的执行流程
+- Paddle 内部的执行流程
 - Program 如何描述模型
 - Executor 如何执行运算
 
 
-## 1. Fluid内部执行流程
+## 1. Paddle内部执行流程
 
-Fluid使用一种编译器式的执行流程，分为编译时和运行时两个部分，具体包括：编译器定义 Program ，创建Executor 运行 Program 。
+Paddle使用一种编译器式的执行流程，分为编译时和运行时两个部分，具体包括：编译器定义 Program ，创建Executor 运行 Program 。
 
 本地训练任务执行流程图如下所示：
 <p align="center">
 	<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/FluidDoc/develop/doc/fluid/advanced_usage/design_idea/image/fluid_process.png" width=800>
 </p>
 
- 1. 编译时，用户编写一段python程序，通过调用 Fluid 提供的算子，向一段 Program 中添加变量（Tensor）以及对变量的操作（Operators 或者 Layers）。用户只需要描述核心的前向计算，不需要关心反向计算、分布式下以及异构设备下如何计算。
-
- 2. 原始的 Program 在平台内部转换为中间描述语言： `ProgramDesc`。
-
- 3. 编译期最重要的一个功能模块是 `Transpiler`。`Transpiler` 接受一段 `ProgramDesc` ，输出一段变化后的 `ProgramDesc` ，作为后端 `Executor` 最终需要执行的 Fluid Program
-
- 4. 后端 Executor 接受 Transpiler 输出的这段 Program ，依次执行其中的 Operator（可以类比为程序语言中的指令），在执行过程中会为 Operator 创建所需的输入输出并进行管理。
+ 1. 编译时，用户编写一段python程序，通过调用 Paddle 提供的算子，向一段 Program 中添加变量（Tensor）以及对变量的操作（Operators 或者 Layers）。用户只需要描述核心的前向计算，不需要关心反向计算、分布式下以及异构设备下如何计算。
 
+ 2. 原始的 Program 在框架内部转换为中间描述语言： `ProgramDesc`。
 
+ 3. `Transpiler` 接受一段 `ProgramDesc` ，输出一段变化后的 `ProgramDesc` ，作为后端 `Executor` 最终需要执行的 Program 。 `Transpiler` 并非必需步骤。
+ 
+ 4. 执行 `ProgramDesc` 中定义的 Operator（可以类比为程序语言中的指令），在执行过程中会为 Operator 创建所需的输入输出并进行管理。
 
 
 ## 2. Program设计思想
 
-用户完成网络定义后，一段 Fluid 程序中通常存在 2 段 Program：
+用户完成网络定义后，一段 Paddle 程序中通常存在 2 个 Program：
 
-  1. fluid.default_startup_program：定义了创建模型参数，输入输出，以及模型中可学习参数的初始化等各种操作
+  1. fluid.default_startup_program：定义了模型参数初始化、优化器参数初始化、reader初始化等各种操作。
 
-    default_startup_program 可以由框架自动生成，使用时无需显示地创建
+    default_startup_program 可以由框架自动生成，使用时无需显式地创建
 
     如果调用修改了参数的默认初始化方式，框架会自动的将相关的修改加入default_startup_program
 
-  2. fluid.default_main_program ：定义了神经网络模型，前向反向计算，以及优化算法对网络中可学习参数的更新
-
-    使用Fluid的核心就是构建起 default_main_program
+  2. fluid.default_main_program ：定义了神经网络模型，前向反向计算，以及模型参数更新、优化器参数更新等各种操作。
 
+    使用Paddle的核心就是构建起 default_main_program
 
 
+<a name="ProgramsAndBlocks"></a>
 ### Programs and Blocks
-Fluid 的 Program 的基本结构是一些嵌套 blocks，形式上类似一段 C++ 或 Java 程序。
+Paddle 的 Program 的基本结构是一些嵌套 blocks，形式上类似一段 C++ 或 Java 程序。
 
 blocks中包含：
 
@@ -68,7 +66,7 @@ int main(){ //block 0
 }
 ```
 
-类似的，在下列 Fluid 的 Program 包含3段block：
+类似的，在下列 Paddle 的 Program 包含3段block：
 
 ```python
 import paddle.fluid as fluid  # block 0
@@ -95,7 +93,7 @@ prob = ie()
 ```
 ### BlockDesc and ProgramDesc
 
-用户描述的block与program信息在Fluid中以[protobuf](https://en.wikipedia.org/wiki/Protocol_Buffers) 格式保存，所有的`protobuf`信息被定义在`framework.proto`中，在Fluid中被称为BlockDesc和ProgramDesc。ProgramDesc和BlockDesc的概念类似于一个[抽象语法树](https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree)。
+用户描述的block与program信息在Paddle中以[protobuf](https://en.wikipedia.org/wiki/Protocol_Buffers) 格式保存，所有的`protobuf`信息被定义在`framework.proto`中，在Paddle中被称为BlockDesc和ProgramDesc。ProgramDesc和BlockDesc的概念类似于一个[抽象语法树](https://en.wikipedia.org/wiki/Abstract_syntax_tree)。
 
 `BlockDesc`中包含本地变量的定义 [vars](../../api_guides/low_level/program.html#variable)，和一系列的operator`ops`：
 
@@ -108,7 +106,7 @@ message BlockDesc {
 }
 
 ```
-parent ID表示父块，因此block中的操作符可以引用本地定义的变量，也可以引用祖先块中定义的变量。
+parent_idx表示父块，因此block中的操作符可以引用本地定义的变量，也可以引用祖先块中定义的变量。
 
 Program 中的每层 block 都被压平并存储在数组中。blocks ID是这个数组中块的索引。
 
@@ -120,7 +118,7 @@ message ProgramDesc {
 
 ### 使用Blocks的Operator
 
-[Programs and Blocks](#Programs and Blocks)的例子中，IfElseOp这个Operator包含了两个block——true分支和false分支。
+[Programs and Blocks](#ProgramsAndBlocks)的例子中，IfElseOp这个Operator包含了两个block——true分支和false分支。
 
 下述OpDesc的定义过程描述了一个operator可以包含哪些属性：
 
@@ -152,7 +150,7 @@ message AttrDesc {
 
 Executor 在运行时将接受一个`ProgramDesc`、一个`block_id`和一个`Scope`。`ProgramDesc`是`block`的列表，每一项包含`block`中所有参数和`operator`的`protobuf`定义；`block_id`指定入口块；`Scope`是所有变量实例的容器。
 
-其中 `Scope` 包含了 `name` 与 `Variable` 的映射，所有变量都被定义在 `Scope` 里。大部分API会默认使用 `global_scope` ,例如 :code:`Executor.run`,您也可以指定网络运行在某个特定的 `Scope` 中，一个网络可以在不同的 `Scope`内运行，并在该 `Scope` 内更新不同的 `Variable`。
+其中 `Scope` 包含了 `name` 与 `Variable` 的映射，所有变量都被定义在 `Scope` 里。大部分API会默认使用 `global_scope` ，例如 `Executor.run` ，您也可以指定网络运行在某个特定的 `Scope` 中，一个网络可以在不同的 `Scope`内运行，并在该 `Scope` 内更新不同的 `Variable`。
 
 完成的编译执行的具体过程如下图所示：
 
@@ -160,9 +158,9 @@ Executor 在运行时将接受一个`ProgramDesc`、一个`block_id`和一个`Sc
 <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/FluidDoc/develop/doc/fluid/advanced_usage/design_idea/image/executor_design.png" width=600>
 </p>
 
-1. Executor 为每一个block创建一个Scope，Block是可嵌套的，因此Scope也是可嵌套的
-2. 创建所有Scope中的变量
-3. 按顺序创建并执行所有operator
+1. Executor 为每一个block创建一个Scope，Block是可嵌套的，因此Scope也是可嵌套的。
+2. 创建所有Scope中的变量。
+3. 创建并执行所有operator。
 
 
 
@@ -182,7 +180,7 @@ class Executor{
 				scope->Var(Var->Name());
 			}
 
-			//创建OP并按顺序执行
+			//创建OP并执行
 			for (auto& op_desc : block.AllOps()){
 				auto op = CreateOp(*op_desc);
 				op->Run(*local_scope, place_);
@@ -192,7 +190,7 @@ class Executor{
 
 **创建Executor**
 
-Fluid中使用fluid.Executor(place)创建Executor，place属性由用户定义，代表程序将在哪里执行。
+Paddle中使用fluid.Executor(place)创建Executor，place属性由用户定义，代表程序将在哪里执行。
 
 下例代码表示创建一个Executor，其运行场所在CPU内：
 
@@ -203,7 +201,7 @@ exe = fluid.Executor(cpu)
 
 **运行Executor**
 
-Fluid使用Executor.run来运行程序。定义中通过Feed映射获取数据，通过fetch\_list获取结果：
+Paddle使用Executor.run来运行程序。定义中通过Feed映射获取数据，通过fetch\_list获取结果：
 
 ```python
 ...
@@ -215,11 +213,11 @@ outs = exe.run(
 
 
 ## 代码实例
-本节通过[Fluid编程指南](../../beginners_guide/programming_guide/programming_guide.html)中简单的线性回归例子，为您介绍上述内容如何在代码中实现。
+本节通过[编程指南](../../beginners_guide/programming_guide/programming_guide.html)中简单的线性回归例子，为您介绍上述内容如何在代码中实现。
 
 **定义Program**
 
-您可以随意定义自己的数据和网络结构，定义的结果都将作为一段 Program 被 Fluid 接收，Program 的基本结构是一些 blocks，本节的 Program 仅包含一个 block 0：
+您可以随意定义自己的数据和网络结构，定义的结果都将作为一段 Program 被 Paddle 接收，Program 的基本结构是一些 blocks，本节的 Program 仅包含一个 block 0：
 
 ```python
 #加载函数库
@@ -230,8 +228,8 @@ import numpy
 train_data=numpy.array([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0]]).astype('float32')
 y_true = numpy.array([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0]]).astype('float32')
 #定义网络
-x = fluid.layers.data(name="x",shape=[1],dtype='float32')
-y = fluid.layers.data(name="y",shape=[1],dtype='float32')
+x = fluid.data(name="x",shape=[None, 1],dtype='float32')
+y = fluid.data(name="y",shape=[None, 1],dtype='float32')
 y_predict = fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)
 #定义损失函数
 cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict,label=y)
@@ -298,9 +296,9 @@ blocks {
 ```
 从输出结果中可以看到，整个定义过程在框架内部转化为了一段ProgramDesc，以block idx为索引。本次线性回归模型中仅有1个block，ProgramDesc中也仅有block 0一段BlockDesc。
 
-BlockDesc中包含定义的 vars 和一系列的 ops，以输入x为例，python代码中定义 x 是一个数据类型为"float 32"的1维数据：
+BlockDesc中包含定义的 vars 和一系列的 ops，以输入x为例，python代码中定义 x 是一个数据类型为"float32"的1维数据：
 ```python
-x = fluid.layers.data(name="x",shape=[1],dtype='float32')
+x = fluid.data(name="x",shape=[None, 1],dtype='float32')
 ```
 在BlockDesc中，变量x被描述为：
 ```
@@ -319,15 +317,15 @@ 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。
+在Paddle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。
+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，Paddle 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。
+Paddle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。
 
 创建Executor只需调用 fluid.Executor(place) 即可，在此之前请您依据训练场所定义place变量：
 ```python
@@ -338,14 +336,14 @@ Fluid使用Executor来执行网络训练，Executor运行细节请参考[Executo
 ```
 **运行Executor**
 
-Fluid使用Executor.run来运行一段Program。
+Paddle使用Executor.run来运行一段Program。
 
-正式进行网络训练前，需先执行参数初始化。其中 defalut_startup_program 中定义了创建模型参数，输入输出，以及模型中可学习参数的初始化等各种操作。
+正式进行网络训练前，需先执行参数初始化。其中 defalut_startup_program 中定义了模型参数初始化、优化器参数初始化、reader初始化等各种操作。
 ```python
  #参数初始化
  exe.run(fluid.default_startup_program())
 ```
-由于传入数据与传出数据存在多列，因此 fluid 通过 feed 映射定义数据的传输数据，通过 fetch_list 取出期望结果：
+由于传入数据与传出数据存在多列，因此 Paddle 通过 feed 映射定义数据的传输数据，通过 fetch_list 取出期望结果：
 ```python
 #开始训练
  outs = exe.run(
@@ -362,5 +360,5 @@ Fluid使用Executor.run来运行一段Program。
        [6.099215 ]], dtype=float32), array([1.6935859], dtype=float32)]
 ```
 
-至此您已经了解了Fluid 内部的执行流程的核心概念，更多框架使用细节请参考[使用指南](../../user_guides/index_cn.html)相关内容，[模型库](../../user_guides/models/index_cn.html
+至此您已经了解了Paddle内部的执行流程的核心概念，更多框架使用细节请参考[使用指南](../../user_guides/index_cn.html)相关内容，[模型库](../../user_guides/models/index_cn.html
 )中也为您提供了丰富的模型示例以供参考。