remove BatchSampler/Dataset/MNIST/Flowes. test=develop

doc/fluid/api_cn/io_cn.rst

@@ -10,16 +10,13 @@ fluid.io
     :maxdepth: 1
 
     io_cn/batch_cn.rst
-    io_cn/BatchSampler_cn.rst
     io_cn/buffered_cn.rst
     io_cn/cache_cn.rst
     io_cn/chain_cn.rst
     io_cn/compose_cn.rst
     io_cn/ComposeNotAligned_cn.rst
     io_cn/DataLoader_cn.rst  
-    io_cn/Dataset_cn.rst
     io_cn/firstn_cn.rst
-    io_cn/Flowers_cn.rst
     io_cn/get_program_parameter_cn.rst
     io_cn/get_program_persistable_vars_cn.rst
     io_cn/load_cn.rst
@@ -28,7 +25,6 @@ fluid.io
     io_cn/load_persistables_cn.rst
     io_cn/load_program_state_cn.rst
     io_cn/load_vars_cn.rst
-    io_cn/MNIST_cn.rst
     io_cn/map_readers_cn.rst
     io_cn/multiprocess_reader_cn.rst
     io_cn/PyReader_cn.rst

doc/fluid/api_cn/io_cn/BatchSampler_cn.rst

-.. _cn_api_fluid_io_BatchSampler:
-
-BatchSampler
--------------------------------
-
-.. py:class:: paddle.fluid.io.BatchSampler(dataset=None, indices=None, shuffle=False, batch_size=1, drop_last=False)
-
-``fluid.io.DataLoader`` 使用的批次索引采样器，其可以迭代返回mini-batch的索引列表(长度为 ``batch_size`` ，内容为样本索引)。
-``fluid.io.DataLoader`` 的 ``batch_sampler`` 参数必须为 ``BatchSampler`` 及其子类实例。 ``BatchSampler`` 子类须实现如下两个方法：
-
-``__iter__`` : 迭代返回mini-batch索引列表。
-
-``__len__`` : 每个epoch中的mini-batch个数。
-
-参数:
-    - **dataset** (Dataset) - ``fluid.io.Dataset`` 实例或者实现了 ``__len__`` 接口的python对象，用于生成 ``dataset`` 长度范围的索引。默认值为None。
-    - **indices** (list|tuple) - 用于迭代的下标，``dataset`` 的替代参数， ``dataset`` 和 ``indices`` 必须设置其中之一。默认值为None。
-    - **shuffle** (bool) - 迭代返回索引之前是否对索引打乱顺序。默认值为False。
-    - **batch_size** (int) - 每mini-batch中的索引下标个数。默认值为1。
-    - **drop_last** (int) - 是否丢弃因数据集样本数不能被 ``batch_size`` 整除而产生的最后一个不完整的mini-batch索引。默认值为False。
-
-返回：迭代索引列表的迭代器
-
-返回类型: BatchSampler
-
-**代码示例**
-
-.. code-block:: python
-
-    from paddle.fluid.io import BatchSampler, MNIST
-
-    # init with indices
-    bs = BatchSampler(indices=list(range(1000)),
-                      shuffle=True,
-                      batch_size=8,
-                      drop_last=True)
-
-    for batch_indices in bs:
-        print(batch_indices)
-
-    # init with dataset
-    bs = BatchSampler(dataset=MNIST(mode='test')),
-                      shuffle=False,
-                      batch_size=16,
-                      drop_last=False)
-
-    for batch_indices in bs:
-        print(batch_indices)

doc/fluid/api_cn/io_cn/Dataset_cn.rst

-.. _cn_api_fluid_io_Dataset:
-
-Dataset
--------------------------------
-
-.. py:class:: paddle.fluid.io.Dataset()
-
-概述Dataset的方法和行为的抽象类。
-
-映射式(map-style)数据集需要继承这个基类，映射式数据集为可以通过一个键值索引并获取指定样本的数据集，所有映射式数据集须实现以下方法：
-
-``__getitem__`` : 根据给定索引获取数据集中指定样本，在 ``fluid.io.DataLoader`` 中需要使用此函数通过下标获取样本。
-
-``__len__`` : 返回数据集样本个数， ``fluid.io.BatchSampler`` 中需要样本个数来生成下标序列。

doc/fluid/api_cn/io_cn/Flowers_cn.rst

-.. _cn_api_fluid_io_Flowers:
-
-Flowers
--------------------------------
-
-.. py:class:: paddle.fluid.io.Flowers(data_file=None, label_file=None, setid_file=None, mode='train', download=True)
-
-Flowers数据集
-
-参数:
-    - **data_file** (str) - 数据集数据文件路径，若 ``download`` 为True， ``data_file`` 可设置为None。默认值为None。
-    - **label_file** (str) - 数据集数据文件路径，若 ``download`` 为True， ``label_file`` 可设置为None。默认值为None。
-    - **setid_file** (str) - 数据集数据文件路径，若 ``download`` 为True， ``setid_file`` 可设置为None。默认值为None。
-    - **mode** (str) - 数据集模式，即读取 ``'train'`` ``valid`` 或者 ``'test'`` 数据。默认值为 ``'train'`` 。
-    - **download** (bool) - 当 ``data_file`` ``label_file`` 或 ``setid_file`` 为None时，是否自动下载数据集。默认值为True。
-
-返回：Flowers数据集
-
-返回类型: Dataset
-
-**代码示例**
-
-.. code-block:: python
-
-    from paddle.fluid.io import Flowers
-
-    flowers = Flowers(mode='test')
-
-    for i in range(len(flowers)):
-        sample = flowers[i]
-        print(sample[0].shape, sample[1])

doc/fluid/api_cn/io_cn/MNIST_cn.rst

-.. _cn_api_fluid_io_MNIST:
-
-MNIST
--------------------------------
-
-.. py:class:: paddle.fluid.io.MNIST(image_path=None, label_path=None, mode='train', download=True)
-
-MNIST数据集
-
-参数:
-    - **image_path** (str) - 数据集图像文件路径，若 ``download`` 为True， ``image_path`` 可设置为None。默认值为None。
-    - **label_path** (str) - 数据集标注文件路径，若 ``download`` 为True， ``label_path`` 可设置为None。默认值为None。
-    - **mode** (str) - 数据集模式，即读取 ``'train'`` 或者 ``'test'`` 数据。默认值为 ``'train'`` 。
-    - **download** (bool) - 当 ``image_path`` 或 ``label_path`` 为None时，是否自动下载数据集。默认值为True。
-
-返回：MNIST数据集
-
-返回类型: Dataset
-
-**代码示例**
-
-.. code-block:: python
-
-    from paddle.fluid.io import MNIST
-
-    mnist = MNIST(mode='test')
-
-    for i in range(len(mnist)):
-        sample = mnist[i]
-        print(sample[0].shape, sample[1])
-