diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/low_level/layers/tensor.rst b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/layers/tensor.rst
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--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/layers/tensor.rst
@@ -0,0 +1,149 @@
+..  _api_guide_tensor:
+
+########
+张量
+########
+
+Fluid 中使用两种数据结构来承载数据，分别是 Tensor 和 LoD-Tensor。 其中 LoD-Tensor 是 Fluid 的特有概念，它在 Tensor 基础上附加了序列信息。框架中可传输的数据包括：输入、输出、网络中的可学习参数，全部统一使用 LoD-Tensor 表示，Tensor 可以看作是一种特殊的 LoD-Tensor。
+
+下面介绍这两种数据的相关操作。
+
+Tensor
+=======
+
+1. create_tensor
+---------------------
+Tensor用于在框架中承载数据，使用 :code:`create_tensor` 可以创建一个指定数据类型的Lod-Tensor变量，
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_create_tensor`
+
+
+2. create_parameter
+---------------------
+神经网络的训练过程是一个对参数的学习过程，Fluid 使用 :code:`create_parameter` 创建一个可学习的参数。该参数的值可以被operator改变。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_create_parameter`
+
+
+
+3. create_global_var
+---------------------
+Fluid 使用 :code:`create_global_var` 创建一个全局tensor，通过此 API 可以指定被创建 Tensor 变量的数据类型、形状和值。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_create_global_var`
+
+
+4. cast
+---------------
+
+Fluid 使用 :code:`cast` 将数据转换为指定类型。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_cast`
+
+
+5. concat
+----------------
+
+Fluid 使用 :code:`concat` 将输入数据沿指定维度连接。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_concat`
+
+
+6. sums
+----------------
+
+Fluid 使用 :code:`sums` 执行对输入数据的加和。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_sums`
+
+
+7. fill_constant_batch_size_like
+---------------------------------
+
+Fluid 使用 :code:`fill_constant_batch_size_like` 创建一个具有特定形状、类型和 batch_size 的 Tensor。并且该Tensor的初始值可以被指定为任意常数。其中 batch_size 信息由该tensor的 :code:`input_dim_idx` 和 :code:`output_dim_idx` 确定。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_fill_constant_batch_size_like`
+
+8. fill_constant
+-----------------
+
+Fluid 使用 :code:`fill_constant` 创建一个具有特定形状和类型的 Tensor。可以通过 :code:`value` 设置该变量的初始值。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_fill_constant`
+
+9. assign
+---------------
+
+Fluid 使用 :code:`assign` 复制一个变量。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_assign`
+
+10. argmin
+--------------
+
+Fluid 使用 :code:`argmin` 计算输入 Tensor 指定轴上最小元素的索引。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_assign`
+
+11. argmax
+-----------
+
+Fluid 使用 :code:`argmax` 计算输入 Tensor 指定轴上最大元素的索引。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_argmax`
+
+12. argsort
+------------
+
+Fluid 使用 :code:`argsort` 对输入 Tensor 在指定轴上进行排序，并返回排序后的数据变量及其对应的索引值。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_argsort`
+
+13. ones
+-------------
+
+Fluid 使用 :code:`ones` 创建一个指定大小和数据类型的Tensor，且初始值为1。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_ones`
+
+14. zeros
+---------------
+
+Fluid 使用 :code:`zeros` 创建一个指定大小和数据类型的Tensor，且初始值为0。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_zeros`
+
+15. reverse
+-------------------
+
+Fluid 使用 :code:`reverse` 沿指定轴反转 Tensor。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_layers_reverse`
+
+
+
+LoD-Tensor
+============
+
+LoD-Tensor非常适用于序列数据，相关知识可以参考阅读 `LoD_Tensor <http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/user_guides/howto/prepare_data/lod_tensor.html>`_ 。
+
+1. create_lod_tensor
+-----------------------
+
+Fluid 使用 :code:`create_lod_tensor` 基于numpy数组、列表或现有 LoD_Tensor 创建拥有新的层级信息的 LoD_Tensor。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_create_lod_tensor`
+
+2. create_random_int_lodtensor
+----------------------------------
+
+Fluid 使用 :code:`create_random_int_lodtensor` 创建一个由随机整数组成的 LoD_Tensor。
+
+API reference 请参考： :ref:`api_fluid_create_random_int_lodtensor`
+
+3. reorder_lod_tensor_by_rank
+---------------------------------
+
+Fluid 使用 :code:`reorder_lod_tensor_by_rank` 对输入 LoD_Tensor 的序列信息按指定顺序重拍。
+
+API reference 请参考：:ref:`api_fluid_layers_reorder_lod_tensor_by_rank`
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