diff --git a/paddlepalm/reader/base_reader.py b/paddlepalm/reader/base_reader.py
index b35e1d158e9c7b018fdbcf427a9f3079c32468c6..8c3fb3f3ec2f1de1a7e7ac2a8466c7f630dead9e 100644
--- a/paddlepalm/reader/base_reader.py
+++ b/paddlepalm/reader/base_reader.py
@@ -12,14 +12,18 @@
 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
-"""v1.1"""
+
 from copy import copy
 class Reader(object):
-    """interface of data manager."""
+    """interface of data reader."""
 
     def __init__(self, phase='train'):
-        # assert isinstance(config, dict)
-        # self._config = config
+        """该函数完成一个Reader的构造，至少需要包含一个phase参数。
+        注意：实现该构造函数时，必须保证对基类构造函数的调用，以创建必要的框架内建的成员变量。
+        Args:
+            phase: str类型。用于区分主干网络被调用时所处的运行阶段，目前支持训练阶段train和预测阶段predict
+            """
+        
         self._phase = phase
         self._batch_size = None
         self._num_epochs = 1
@@ -31,6 +35,7 @@ class Reader(object):
         return set()
         
     def clone(self, phase='train'):
+        """拷贝一个新的reader对象。"""
         if phase == self._phase:
             return copy(self)
         else:
@@ -39,14 +44,25 @@ class Reader(object):
             return ret
 
     def require_attr(self, attr_name):
+        """在注册器中新增一个需要产生的对象。
+
+        Args:
+            attr_name: 需要产出的对象的对象名，例如’segment_ids‘。
+            """
         self._register.add(attr_name)
             
     def register_with(self, backbone):
+        """根据backbone对输入对象的依赖，在注册器中对每个依赖的输入对象进行注册。
+
+        Args:
+            backbone: 需要对接的主干网络。
+        """
         for attr in backbone.inputs_attr:
             self.require_attr(attr)
         self._registered_backbone = backbone
 
     def get_registered_backbone(self):
+        """返回该reader所注册的backbone。"""
         return self._registered_backbone
 
     def _get_registed_attrs(self, attrs):
@@ -57,27 +73,27 @@ class Reader(object):
             ret[i] = attrs[i]
         return ret
 
-    # @property
-    # def inputs_attr(self):
-    #     """描述reader输入对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1.
-    #     Return:
-    #         dict类型。对各个输入对象的属性描述。例如，
-    #         对于文本分类任务，可能需要包含输入文本和所属标签的id
-    #             {"text": ([], 'str'),
-    #              "label": ([], 'int')}
-    #         对于标注任务，可能需要输入词序列和对应的标签
-    #             {"tokens", ([-1], 'str'),
-    #              "tags", ([-1], 'str')}
-    #         对于机器阅读理解任务，可能需要包含上下文、问题、回答、答案区域的起止位置等
-    #             {"paragraph", ([], 'str'),
-    #              "question", ([], 'str'),
-    #              "start_position", ([], 'int')
-    #         """
-    #     raise NotImplementedError()
+    def load_data(self, input_file, batch_size, num_epochs=None, \
+                  file_format='tsv', shuffle_train=True):
+        """Load data into reader. 
+
+        Noted that it requires the creation of self._batch_size and self._num_epochs when this method implemented.
+
+        Args:
+            input_file: the dataset file path. File format should meet the requirement of `file_format` argument.
+            batch_size: number of examples for once yield. CAUSIOUS! If your environment exists multiple GPU devices
+                (marked as dev_count), the batch_size should be divided by dev_count with no remainder!
+            num_epochs: the travelsal times of input examples. Default is None, means once for single-task learning 
+                and automatically calculated for multi-task learning. This argument only works on train phase.
+            file_format: the file format of input file. Supported format: tsv. Default is tsv.
+            shuffle_train: whether to shuffle training dataset. Default is True. This argument only works on training phase.
+        """
+        raise NotImplementedError()
 
     @property
     def outputs_attr(self):
-        """描述reader输出对象（被yield出的对象）的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
+        """描述reader输出对象（被yield出的对象）的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据
+        类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
         注意：当使用mini-batch梯度下降学习策略时，，应为常规的输入对象设置batch_size维度（一般为-1）
         Return:
             dict类型。对各个输入对象的属性描述。例如，
@@ -89,37 +105,25 @@ class Reader(object):
                  "label": ([-1], 'int')}
         """
         raise NotImplementedError()
-
-    # def parse_line(self):
-    #     """框架内部使用字典描述每个样本，字典的key为inputs_attr，value为每个input对应的符合attr描述的值。
-    #         该函数负责将文本行解析成符合inputs_attr描述的字典类型的样本。默认的parse_line方法会读取json格式的数据集文件，数据集的每一行为json格式描述的样本。
-    #         用户可通过对该方法的继承改写来适配不同格式的数据集，例如csv格式甚至tfrecord文件。
-    #         """
-    #     raise NotImplementedError()
-    # 
-    # def tokenize(self, line):
-    #     """框架中内置了word piece tokenizer等分词器，用户可通过修改tokenizer超参数来制定使用的分词器，若内置的分词器均无法满足需求，用户可通过对该方法的继承改写来自定义分词器。
-    #         Args:
-    #             - line: a unicode string. 
-    #         Return:
-    #             a list of tokens
-    #         """
-    #     raise NotImplementedError()
     
-    def iterator(self):
+    def _iterator(self):
         """数据集遍历接口，注意，当数据集遍历到尾部时该接口应自动完成指针重置，即重新从数据集头部开始新的遍历。
         Yield:
-            (dict) elements that meet the requirements in output_templete
+            dict类型。符合outputs_attr描述的当前step的输出对象。
         """
         raise NotImplementedError()
 
+    def get_epoch_outputs(self):
+        """返回数据集每个epoch遍历后的输出对象。"""
+        raise NotImplementedError()
+
     @property
     def num_examples(self):
-        """数据集中的样本数量，即每个epoch中iterator所生成的样本数。注意，使用滑动窗口等可能导致数据集样本数发生变化的策略时，该接口应返回runtime阶段的实际样本数。"""
+        """数据集中的样本数量，即每个epoch中iterator所生成的样本数。注意，使用滑动窗口等可能导致数据集样本数发生变化的策略时
+        该接口应返回runtime阶段的实际样本数。"""
         raise NotImplementedError()
 
     @property
     def num_epochs(self):
-        """"""
-        raise NotImplementedError()
-
+        """数据集遍历次数"""
+        return self._num_epochs