diff --git a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst
index 4150b18b2e2ef41c31e5dcbb1b967b2e6a46167a..eb6e40082804fa97ed307131a68a39592ba88050 100644
--- a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst
+++ b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst
@@ -8,8 +8,9 @@ PaddlePaddle发布的docker镜像使用说明
 ------------------------------
 
 对于每一个PaddlePaddle版本，我们都会发布两种Docker镜像：开发镜像、运行镜像。运行镜像包括纯CPU版本和GPU版本以及其对应的非AVX版本。
-我们通过设置 `dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/>`_ 自动生成最新的docker镜像，可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。
-1. 开发镜像(纯CPU版本)：:code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
+我们会在 `dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/>`_ 提供最新的docker镜像，可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。
+1. 开发镜像：:code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
+
     这个镜像包含了Paddle相关的开发工具以及编译和运行环境。用户可以使用开发镜像代替配置本地环境，完成开发，编译，发布，
     文档编写等工作。由于不同的Paddle的版本可能需要不同的依赖和工具，所以如果需要自行配置开发环境需要考虑版本的因素。
     开发镜像包含了以下工具：
@@ -62,7 +63,7 @@ PaddlePaddle发布的docker镜像使用说明
 
         export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
         export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
-        docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:0.10.0rc1-gpu
+        docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:<version>-gpu
 
 3. 使用运行镜像发布你的AI程序
     假设您已经完成了一个AI训练的python程序 :code:`a.py`，这个程序是您在开发机上使用开发镜像完成开发。此时您可以运行这个命令在开发机上进行测试运行：
@@ -86,7 +87,7 @@ PaddlePaddle书籍是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Nod
 
 .. code-block:: bash
 
-    docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book:<version>
+    docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book
 
 然后在浏览器中输入以下网址：
 
@@ -110,7 +111,7 @@ PaddlePaddle书籍是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Nod
       docker build -t paddle:dev .
 
 
-   请注意，默认情况下，:code:`docker build` 不会将源码导入到镜像中并编译它。如果我们想这样做，需要执行：
+   请注意，默认情况下，:code:`docker build` 不会将源码导入到镜像中并编译它。如果我们想这样做，需要构建完开发镜像，然后执行：
 
    .. code-block:: bash
 
diff --git a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst
index 80782b61d53d8367b089db877723b97a1bab8dc6..0df8508ace6ac8e148351dcd87b499a38a36b7a7 100644
--- a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst
+++ b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst
@@ -14,11 +14,11 @@ Usage of CPU-only and GPU Images
 
 For each version of PaddlePaddle, we release 2 types of Docker images: development
 image and production image. Production image includes CPU-only version and a CUDA
-GPU version and their no-AVX versions. We do so by configuring
-`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/>`_
-automatically generate the latest docker images. You can find the latest versions
-under "tags" tab at dockerhub.com.
-1. development image(support pure cpu) :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
+GPU version and their no-AVX versions. We put the docker images on
+`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/>`_. You can find the
+latest versions under "tags" tab at dockerhub.com.
+1. development image :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
+
     This image has packed related develop tools and runtime environment. Users and
     developers can use this image instead of their own local computer to accomplish
     development, build, releasing, document writing etc. While different version of
@@ -114,7 +114,7 @@ We provide a packaged book image, simply issue the command:
 
 .. code-block:: bash
 
-    docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book:<version>
+    docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book
 
 Then, you would back and paste the address into the local browser:
 
@@ -140,8 +140,8 @@ Windows -- in a consistent way.
       docker build -t paddle:dev .
 
    Note that by default :code:`docker build` wouldn't import source
-   tree into the image and build it.  If we want to do that, we need
-   to set a build arg:
+   tree into the image and build it.  If we want to do that, we need docker the
+   development docker image and then run the following command:
 
    .. code-block:: bash