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@@ -325,9 +325,9 @@ pip install python/dist/paddle*.whl && pip install ../paddle/dist/py_paddle*.whl
 16. PaddlePaddle存储的参数格式是什么，如何和明文进行相互转化
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-PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数两部分组成。头信息中，1~4字节表示PaddlePaddle版本信息；5~8字节表示每个参数占用的字节数，当保存的网络参数为float类型时为4，double类型时为8；9~16字节表示保存的参数总个数。
+PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数两部分组成。头信息中，1~4字节表示PaddlePaddle版本信息，在多数情况下，可以直接填充0；5~8字节表示每个参数占用的字节数，当保存的网络参数为float类型时为4，double类型时为8；9~16字节表示保存的参数总个数。
 
-将PaddlePaddle保存的模型参数还原回明文时，可以使用相应数据类型的 :code:`numpy.array` 加载具体网络参数，此时需要跳过PaddlePaddle模型参数文件的头信息。一般情况下，PaddlePaddle保存的模型参数数据类型为float，所以在使用 :code:`numpy.array` 时一般设置 :code:`dtype=float32` 。示例如下：
+将PaddlePaddle保存的模型参数还原回明文时，可以使用相应数据类型的 :code:`numpy.array` 加载具体网络参数，此时可以跳过PaddlePaddle模型参数文件的头信息。若在PaddlePaddle编译时，未指定按照double精度编译，默认情况下按照float精度计算，保存的参数也是float类型。这时在使用 :code:`numpy.array` 时，一般设置 :code:`dtype=float32` 。示例如下：
 
 ..  code-block:: python
 
@@ -340,7 +340,7 @@ PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数
                 fmt="%.6f", delimiter=",")
 
 
-将明文参数转化为PaddlePaddle可加载的模型参数时，先根据数据类型和参数规模写入头信息，再写入具体网络参数。以下为将随机生成的矩阵转化为PaddlePaddle可加载的模型参数示例:
+将明文参数转化为PaddlePaddle可加载的模型参数时，首先构造头信息，再写入网络参数。下面将随机生成的矩阵转化为可以被PaddlePaddle加载的模型参数。
 
 ..  code-block:: python
 
@@ -351,10 +351,18 @@ PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数
         with open(param_file, "w") as fparam:
             fparam.write(header + param.tostring())
 
-17. 如何加载预训练embedding参数
+17. 如何加载预训练参数
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-设置embedding的参数属性 :code:`is_static=True`，使embedding参数在训练过程中保持不变，从模型文件将预训练参数载入 :code:`numpy.array`，在创建parameters后，使用 :code:`parameters.set()` 加载预训练参数。PaddlePaddle保存的模型参数文件前16字节为头信息，用户将参数载入 :code:`numpy.array` 时须从第17字节开始。
+* 对加载预训练参数的层，设置其参数属性 :code:`is_static=True`，使该层的参数在训练过程中保持不变。以embedding层为例，代码如下：
+
+..  code-block:: python
+
+    emb_para = paddle.attr.Param(name='emb', is_static=True)
+    paddle.layer.embedding(size=word_dim, input=x, param_attr=emb_para)
+
+
+* 从模型文件将预训练参数载入 :code:`numpy.array`，在创建parameters后，使用 :code:`parameters.set()` 加载预训练参数。PaddlePaddle保存的模型参数文件前16字节为头信息，用户将参数载入 :code:`numpy.array` 时须从第17字节开始。以embedding层为例，代码如下：
 
 ..  code-block:: python
 
@@ -363,10 +371,5 @@ PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数
             f.read(16)  # skip header.
             return np.fromfile(f, dtype=np.float32).reshape(h, w)
 
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-    emb_para = paddle.attr.Param(name='emb', initial_std=0., is_static=True)
-    paddle.layer.embedding(size=word_dim, input=x, param_attr=emb_para)
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     parameters = paddle.parameters.create(my_cost)
     parameters.set('emb', load_parameter(emb_param_file, 30000, 256))