diff --git a/develop/doc/_sources/api/v1/data_provider/pydataprovider2_en.rst.txt b/develop/doc/_sources/api/v1/data_provider/pydataprovider2_en.rst.txt
index 30357be32538db4423ad0eaf899138256c84edc7..e8fb6292779790765154502bff319ea10ab1e70b 100644
--- a/develop/doc/_sources/api/v1/data_provider/pydataprovider2_en.rst.txt
+++ b/develop/doc/_sources/api/v1/data_provider/pydataprovider2_en.rst.txt
@@ -178,7 +178,7 @@ input_types
+++++++++++
PaddlePaddle has four data types, and three sequence types.
-The four data types are:
+The four data types are:
* :code:`dense_vector`: dense float vector.
* :code:`sparse_binary_vector`: sparse binary vector, most of the value is 0, and
@@ -231,7 +231,7 @@ Its parameters lists as follows:
* :code:`is_train` is a bool parameter that indicates the DataProvider is used in
training or testing.
* :code:`file_list` is the list of all files.
-
+
* User-defined parameters args can be set in training configuration.
Note, PaddlePaddle reserves the right to add pre-defined parameter, so please
diff --git a/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png b/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png
deleted file mode 100644
index 8d04f606d0bf3701e3a06272838aec17d60b1fed..0000000000000000000000000000000000000000
Binary files a/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png and /dev/null differ
diff --git a/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map b/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map
deleted file mode 100644
index 5fa10d66d27d456cbcfc14bee5f3d6a8cadd857f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/develop/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map
+++ /dev/null
@@ -1,2 +0,0 @@
-
diff --git a/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png b/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png
deleted file mode 100644
index 56cc7d30e2921851dff0411ecfbe36955afc1798..0000000000000000000000000000000000000000
Binary files a/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png and /dev/null differ
diff --git a/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map b/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map
deleted file mode 100644
index d407f9b06ed30812fe2a227a08903b605d3a3682..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/develop/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map
+++ /dev/null
@@ -1,2 +0,0 @@
-
diff --git a/develop/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e63ca11102c8ce457afcc3c262fa5f159361c01d
--- /dev/null
+++ b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt
@@ -0,0 +1,150 @@
+############
+基本使用概念
+############
+
+PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API，可以轻松地完成神经网络配置，模型训练等任务。
+这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念，并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。
+在使用该文档之前，请参考 `安装文档 <../build_and_install/index_cn.html>`_ 完成PaddlePaddle的安装。
+
+
+配置网络
+============
+
+加载PaddlePaddle
+----------------------
+
+在进行网络配置之前，首先需要加载相应的Python库，并进行初始化操作。
+
+.. code-block:: bash
+
+ import paddle.v2 as paddle
+ import numpy as np
+ paddle.init(use_gpu=False)
+
+
+搭建神经网络
+-----------------------
+
+搭建神经网络就像使用积木搭建宝塔一样。在PaddlePaddle中，layer是我们的积木，而神经网络是我们要搭建的宝塔。我们使用不同的layer进行组合，来搭建神经网络。
+宝塔的底端需要坚实的基座来支撑，同样，神经网络也需要一些特定的layer作为输入接口，来完成网络的训练。
+
+例如，我们可以定义如下layer来描述神经网络的输入：
+
+.. code-block:: bash
+
+ x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(2))
+ y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
+
+其中x表示输入数据是一个维度为2的稠密向量，y表示输入数据是一个维度为1的稠密向量。
+
+PaddlePaddle支持不同类型的输入数据，主要包括四种类型，和三种序列模式。
+
+四种数据类型：
+
+* dense_vector：稠密的浮点数向量。
+* sparse_binary_vector：稀疏的01向量，即大部分值为0，但有值的地方必须为1。
+* sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值为0，但有值的部分可以是任何浮点数。
+* integer：整数标签。
+
+三种序列模式：
+
+* SequenceType.NO_SEQUENCE：不是一条序列
+* SequenceType.SEQUENCE：是一条时间序列
+* SequenceType.SUB_SEQUENCE： 是一条时间序列，且序列的每一个元素还是一个时间序列。
+
+不同的数据类型和序列模式返回的格式不同，列表如下：
+
++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
+| | NO_SEQUENCE | SEQUENCE | SUB_SEQUENCE |
++======================+=====================+===================================+================================================+
+| dense_vector | [f, f, ...] | [[f, ...], [f, ...], ...] | [[[f, ...], ...], [[f, ...], ...],...] |
++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
+| sparse_binary_vector | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] | [[[i, ...], ...], [[i, ...], ...],...] |
++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
+| sparse_float_vector | [(i,f), (i,f), ...] | [[(i,f), ...], [(i,f), ...], ...] | [[[(i,f), ...], ...], [[(i,f), ...], ...],...] |
++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
+| integer_value | i | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] |
++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
+
+其中，f代表一个浮点数，i代表一个整数。
+
+注意：对sparse_binary_vector和sparse_float_vector，PaddlePaddle存的是有值位置的索引。例如，
+
+- 对一个5维非序列的稀疏01向量 ``[0, 1, 1, 0, 0]`` ，类型是sparse_binary_vector，返回的是 ``[1, 2]`` 。
+- 对一个5维非序列的稀疏浮点向量 ``[0, 0.5, 0.7, 0, 0]`` ，类型是sparse_float_vector，返回的是 ``[(1, 0.5), (2, 0.7)]`` 。
+
+
+在定义输入layer之后，我们可以使用其他layer进行组合。在组合时，需要指定layer的输入来源。
+
+例如，我们可以定义如下的layer组合：
+
+.. code-block:: bash
+
+ y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
+ cost = paddle.layer.mse_cost(input=y_predict, label=y)
+
+其中，x与y为之前描述的输入层；而y_predict是接收x作为输入，接上一个全连接层；cost接收y_predict与y作为输入，接上均方误差层。
+
+最后一层cost中记录了神经网络的所有拓扑结构，通过组合不同的layer，我们即可完成神经网络的搭建。
+
+
+训练模型
+============
+
+在完成神经网络的搭建之后，我们首先需要根据神经网络结构来创建所需要优化的parameters，并创建optimizer。
+之后，我们可以创建trainer来对网络进行训练。
+
+.. code-block:: bash
+
+ parameters = paddle.parameters.create(cost)
+ optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)
+ trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
+ parameters=parameters,
+ update_equation=optimizer)
+
+其中，trainer接收三个参数，包括神经网络拓扑结构、神经网络参数以及迭代方程。
+
+在搭建神经网络的过程中，我们仅仅对神经网络的输入进行了描述。而trainer需要读取训练数据进行训练，PaddlePaddle中通过reader来加载数据。
+
+.. code-block:: bash
+
+ # define training dataset reader
+ def train_reader():
+ train_x = np.array([[1, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 2]])
+ train_y = np.array([-2, -3, -7, -7])
+ def reader():
+ for i in xrange(train_y.shape[0]):
+ yield train_x[i], train_y[i]
+ return reader
+
+最终我们可以调用trainer的train方法启动训练：
+
+.. code-block:: bash
+
+ # define feeding map
+ feeding = {'x': 0, 'y': 1}
+
+ # event_handler to print training info
+ def event_handler(event):
+ if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
+ if event.batch_id % 1 == 0:
+ print "Pass %d, Batch %d, Cost %f" % (
+ event.pass_id, event.batch_id, event.cost)
+ # training
+ trainer.train(
+ reader=paddle.batch(train_reader(), batch_size=1),
+ feeding=feeding,
+ event_handler=event_handler,
+ num_passes=100)
+
+关于PaddlePaddle的更多使用方法请参考 `进阶指南 <../../howto/index_cn.html>`_。
+
+线性回归完整示例
+==============
+
+下面给出在三维空间中使用线性回归拟合一条直线的例子：
+
+.. literalinclude:: src/train.py
+ :linenos:
+
+有关线性回归的实际应用，可以参考PaddlePaddle book的 `第一章节 `_。
\ No newline at end of file
diff --git a/develop/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt
index cadf092f8f42ca16bbeb23bd21e0d018af8e43cc..0cb27f802c40ef123fdc9c6799aad3b2a5f554c0 100644
--- a/develop/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt
+++ b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt
@@ -5,5 +5,6 @@
:maxdepth: 1
build_and_install/index_cn.rst
+ concepts/use_concepts_cn.rst
- `深度学习入门课程 `_
diff --git a/develop/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt b/develop/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt
index 5b84eea491f874459ed2071e4c942657cdc9b18b..26449a6365843b526b3ac3111b337d2f17524c9d 100644
--- a/develop/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt
+++ b/develop/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt
@@ -8,7 +8,6 @@
:maxdepth: 1
usage/cmd_parameter/index_cn.rst
- usage/concepts/use_concepts_cn.rst
usage/cluster/cluster_train_cn.md
usage/k8s/k8s_basis_cn.md
usage/k8s/k8s_cn.md
diff --git a/develop/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt b/develop/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt
deleted file mode 100644
index fa334bcbb9e29d6943def7c35fa53e1b9262d29c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/develop/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt
+++ /dev/null
@@ -1,139 +0,0 @@
-############
-基本使用概念
-############
-
-PaddlePaddle是一个深度学习框架，支持单机模式和多机模式。
-
-单机模式用命令 ``paddle train`` 可以启动一个trainer进程，单机训练通常只包括一个trainer进程。如果数据规模比较大，希望加速训练，可以启动分布式作业。一个分布式作业里包括若干trainer进程和若干Parameter Server（或称pserver）进程。用命令 ``paddle pserver`` 可以启动 pserver 进程，pserver进程用于协调多个trainer进程之间的通信。
-
-本文首先介绍trainer进程中的一些使用概念，然后介绍pserver进程中概念。
-
-.. contents::
-
-系统框图
-========
-
-下图描述了用户使用框图，PaddlePaddle的trainer进程里内嵌了Python解释器，trainer进程可以利用这个解释器执行Python脚本，Python脚本里定义了模型配置、训练算法、以及数据读取函数。其中，数据读取程序往往定义在一个单独Python脚本文件里，被称为数据提供器（DataProvider），通常是一个Python函数。模型配置、训练算法通常定义在另一单独Python文件中, 称为训练配置文件。下面将分别介绍这两部分。
-
-.. graphviz::
-
- digraph pp_process {
- rankdir=LR;
- config_file [label="用户神经网络配置"];
- subgraph cluster_pp {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "PaddlePaddle C++";
- py [label="Python解释器"];
- }
- data_provider [label="用户数据解析"];
- config_file -> py;
- py -> data_provider [dir="back"];
- }
-
-数据提供器
-==========
-
-DataProvider是PaddlePaddle系统的数据提供器，将用户的原始数据转换成系统可以识别的数据类型。每当系统需要新的数据训练时, trainer进程会调用DataProvider函数返回数据。当所有数据读取完一轮后，DataProvider返回空数据，通知系统一轮数据读取结束，并且系统每一轮训练开始时会重置DataProvider。需要注意的是，DataProvider是被系统调用，而不是新数据驱动系统，一些随机化噪声添加都应该在DataProvider中完成。
-
-在不同的应用里，训练数据的格式往往各不相同。因此，为了用户能够灵活的处理数据，我们提供了Python处理数据的接口，称为 ``PyDataProvider`` 。在 ``PyDataProvider`` 中，系统C++模块接管了shuffle、处理batch、GPU和CPU通信、双缓冲、异步读取等问题，一些情况下(如：``min_pool_size=0``)需要Python接口里处理shuffle，可以参考 :ref:`api_pydataprovider2` 继续深入了解。
-
-
-训练配置文件
-============
-
-训练配置文件主要包括数据源、优化算法、网络结构配置三部分。 其中数据源配置与DataProvider的关系是：DataProvider里定义数据读取函数，训练配置文件的数据源配置中指定DataProvider文件名字、生成数据函数接口，请不要混淆。
-
-一个简单的训练配置文件为：
-
-.. literalinclude:: src/trainer_config.py
- :linenos:
-
-文件开头 ``from paddle.trainer_config_helpers import *`` ，是因为PaddlePaddle配置文件与C++模块通信的最基础协议是protobuf，为了避免用户直接写复杂的protobuf string，我们为用户定以Python接口来配置网络，该Python代码可以生成protobuf包，这就是 :ref:`api_trainer_config` 的作用。因此，在文件的开始，需要import这些函数。 这个包里面包含了模型配置需要的各个模块。
-
-下面分别介绍数据源配置、优化算法配置、网络结构配置这三部分该概念。
-
-数据源配置
-----------
-
-使用 ``PyDataProvider2`` 的函数 ``define_py_data_sources2`` 配置数据源。``define_py_data_sources2`` 里通过train_list和test_list指定是训练文件列表和测试文件列表。 如果传入字符串的话，是指一个数据列表文件。这个数据列表文件中包含的是每一个训练或者测试文件的路径。如果传入一个list的话，则会默认生成一个list文件，再传入给train.list或者test.list。
-
-``module`` 和 ``obj`` 指定了DataProvider的文件名和返回数据的函数名。更详细的使用，请参考 :ref:`api_pydataprovider2` 。
-
-优化算法配置
-------------
-
-通过 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 接口设置神经网络所使用的训练参数和 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers` ，包括学习率、batch_size、优化算法、正则方法等，具体的使用方法请参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 文档。
-
-网络结构配置
-------------
-
-神经网络配置主要包括网络连接、激活函数、损失函数、评估器。
-
-- 网络连接： 主要由Layer组成，每个Layer返回的都是一个 ``LayerOutput`` 对象，Layer里面可以定义参数属性、激活类型等。
-
- 为了更灵活的配置，PaddlePaddle提供了基于 Projection 或者 Operator 的配置，这两个需要与 ``mixed_layer`` 配合使用。这里简单介绍Layer、Projection、Operator的概念:
-
- - Layer: 神经网络的某一层，可以有可学习的参数，一般是封装了许多复杂操作的集合。
- - Projection：需要与 ``mixed_layer`` 配合使用，含可学习参数。
- - Operator： 需要与 ``mixed_layer`` 配合使用，不含可学习参数，输入全是其他Layer的输出。
-
-
- 这个配置文件网络由 ``data_layer`` 、 ``simple_img_conv_pool`` 、 ``fc_layer`` 组成。
-
- - :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_data_layer` ： 通常每个配置文件都会包括 ``data_layer`` ，定义输入数据大小。
- - :ref:`api_trainer_config_helpers_network_simple_img_conv_pool` ：是一个组合层，包括了图像的卷积 (convolution)和池化(pooling)。
- - :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_fc_layer` ：全连接层，激活函数为Softmax，这里也可叫分类层。
-
-- 损失函数和评估器：损失函数即为网络的优化目标，评估器可以评价模型结果。
-
- PaddlePaddle包括很多损失函数和评估起，详细可以参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_cost_layers` 和 :ref:`api_trainer_config_helpers_evaluators` 。这里 ``classification_cost`` 默认使用多类交叉熵损失函数和分类错误率统计评估器。
-
-- ``outputs``: 标记网络输出的函数为 ``outputs`` 。
-
- 训练阶段，网络的输出为神经网络的优化目标；预测阶段，网络的输出也可通过 ``outputs`` 标记。
-
-
-这里对 ``mixed_layer`` 稍做详细说明， 该Layer将多个输入(Projection 或 Operator)累加求和，具体计算是通过内部的 Projection 和 Operator 完成，然后加 Bias 和 activation 操作，
-
-例如，和 ``fc_layer`` 同样功能的 ``mixed_layer`` 是:
-
-.. code-block:: python
-
- data = data_layer(name='data', size=200)
- with mixed_layer(size=200) as out:
- out += full_matrix_projection(input=data)
-
-PaddlePaddle 可以使用 ``mixed layer`` 配置出非常复杂的网络，甚至可以直接配置一个完整的LSTM。用户可以参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_mixed_layer` 的相关文档进行配置。
-
-
-分布式训练
-==========
-
-PaddlePaddle多机采用经典的 Parameter Server 架构对多个节点的 trainer 进行同步。多机训练的经典拓扑结构如下\:
-
-.. graphviz:: src/pserver_topology.dot
-
-图中每个灰色方块是一台机器，在每个机器中，先使用命令 ``paddle pserver`` 启动一个pserver进程，并指定端口号，可能的参数是\:
-
-.. code-block:: bash
-
- paddle pserver --port=5000 --num_gradient_servers=4 --tcp_rdma='tcp' --nics='eth0'
-
-* ``--port=5000`` : 指定 pserver 进程端口是 5000 。
-* ``--gradient_servers=4`` : 有四个训练进程(PaddlePaddle 将 trainer 也称作 GradientServer ，因为其为负责提供Gradient) 。
-* ``--tcp_rdma='tcp' --nics=`eth0```: 指定以太网类型为TCP网络，指定网络接口名字为eth0。
-
-启动之后 pserver 进程之后，需要启动 trainer 训练进程，在各个机器上运行如下命令\:
-
-.. code-block:: bash
-
- paddle train --port=5000 --pservers=192.168.100.101,192.168.100.102,192.168.100.103,192.168.100.104 --config=...
-
-对于简单的多机协同训练使用上述方式即可。另外，pserver/train 通常在高级情况下，还需要设置下面两个参数\：
-
-* --ports_num\: 一个 pserver 进程共绑定多少个端口用来做稠密更新，默认是1。
-* --ports_num_for_sparse\: 一个pserver进程共绑定多少端口用来做稀疏更新，默认是0。
-
-使用手工指定端口数量，是因为Paddle的网络通信中，使用了 int32 作为消息长度，比较容易在大模型下溢出。所以，在 pserver 进程中可以启动多个子线程去接受 trainer 的数据，这样单个子线程的长度就不会溢出了。但是这个值不可以调的过大，因为增加这个值，对性能尤其是内存占用有一定的开销，另外稀疏更新的端口如果太大的话，很容易导致某一个参数服务器没有分配到任何参数。
diff --git a/develop/doc_cn/about/index_cn.html b/develop/doc_cn/about/index_cn.html
index ef2297b6c9dc99bb3aa33cd6baaef23bcc717f45..71f3ac464afc4346dea5210fa4a09af06a80b843 100644
--- a/develop/doc_cn/about/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/about/index_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/index_cn.html b/develop/doc_cn/api/index_cn.html
index cc189acabe329ac4bdaae75e5656ea085577d21d..eaab9f05d4077867b8558f0314a2f754623be46f 100644
--- a/develop/doc_cn/api/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/api/index_cn.html
@@ -115,6 +115,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/dataprovider_cn.html b/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/dataprovider_cn.html
index 19d3b0e51803d6f7d2200a51a2a8ea32f4afd5fc..a02908e8d8cd05654f36aa80916cc97cfcaec25b 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/dataprovider_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/dataprovider_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/pydataprovider2_cn.html b/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/pydataprovider2_cn.html
index 3ca2c8e81d8042c080829a2b7e130c03c590e08a..a708ec20238f49d6825322d91fcd348a55be7f31 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/pydataprovider2_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v1/data_provider/pydataprovider2_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v1/index_cn.html b/develop/doc_cn/api/v1/index_cn.html
index c35f503dc6d0cd150f485571a3e95b9eeaaaa4d2..5144de8e0a9c3f89e29cb50ccb532172d57ee07f 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v1/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v1/index_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v1/predict/swig_py_paddle_cn.html b/develop/doc_cn/api/v1/predict/swig_py_paddle_cn.html
index 7a4c49a03989df1a2730b53c1ba15eeb250ccc51..7d335354f1360ec5b8501ec0d48d1c5eb92c8e2b 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v1/predict/swig_py_paddle_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v1/predict/swig_py_paddle_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
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进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/activation.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/activation.html
index f6ea43b8d4ce14909bee13427ce06cd5d7561c90..3f20d0b1e4acb562a7703e31eb927ea91be859b8 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/activation.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/activation.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/attr.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/attr.html
index 40abd3cca43ed52b80491c1e0267bd80fda78cec..a48736d59c9d0e751c7ddcf33ccfddc3852f15e0 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/attr.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/attr.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/evaluators.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/evaluators.html
index de16ba3f95ec3588d27376cff19932df0d1036d7..658b136af3f58f75929ea925cfbe5bb3249e97b9 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/evaluators.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/evaluators.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
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-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/layer.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/layer.html
index 001a68d567c85e139b9ce270ab3d40e060886be1..83d92663652bf808b103a014d48574d5960351e0 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/layer.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/layer.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
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-基本使用概念
运行分布式训练
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Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/networks.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/networks.html
index af925f1c40f3b1fb95c17fe2b2023be3ab782e24..e0b442391abb841e1aa9ce0c948ec2abc3a32e23 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/networks.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/networks.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
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运行分布式训练
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Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/optimizer.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/optimizer.html
index e8c79fd18c871fbe9673c37dcadf7238a2121a7f..3e89a30d208cd6f2fa676e3af8e0f55d5209970d 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/optimizer.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/optimizer.html
@@ -116,6 +116,7 @@
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Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/config/pooling.html b/develop/doc_cn/api/v2/config/pooling.html
index 2aec9dc797f04093dce38afe7c6125b6b1d5ad14..10ffc90872ee063efd54b879af0d64d8dd887bcc 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/config/pooling.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/config/pooling.html
@@ -116,6 +116,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/data.html b/develop/doc_cn/api/v2/data.html
index e68a032044dedc1e17358cbe26f025283e391a19..9d5015b3973e56d6941136f906e223729b9aceaf 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/data.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/data.html
@@ -116,6 +116,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/model_configs.html b/develop/doc_cn/api/v2/model_configs.html
index 068d18ef794e1de3b53d1f6a89443141dfcd7cb6..cc9df25bd65893bd9f39c7ef8754f7fd8f21a3ed 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/model_configs.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/model_configs.html
@@ -116,6 +116,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/api/v2/run_logic.html b/develop/doc_cn/api/v2/run_logic.html
index 705916bf859518e4400c395dac9cc6031cc3127b..7596d6aaa7c27806f65f519505628d0387c6bc82 100644
--- a/develop/doc_cn/api/v2/run_logic.html
+++ b/develop/doc_cn/api/v2/run_logic.html
@@ -116,6 +116,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/api.html b/develop/doc_cn/design/api.html
index 7412ca9529d435ba137bddcffc245f86f3902cc3..cf799f69cd0b53218039b6e63f3fef6dc2c10b42 100644
--- a/develop/doc_cn/design/api.html
+++ b/develop/doc_cn/design/api.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/cluster_train/README.html b/develop/doc_cn/design/cluster_train/README.html
index f68554d2c92f0d20f0af9d618270eb31a0732c50..54a0864fce1946b9718a2ac01125180f5cb6338b 100644
--- a/develop/doc_cn/design/cluster_train/README.html
+++ b/develop/doc_cn/design/cluster_train/README.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/cluster_train/checkpointing.html b/develop/doc_cn/design/cluster_train/checkpointing.html
index 35ea191ba8e2fcc2dbecef2038164c0d6ee72d1b..9d11710bb62c3c6281735a6ffde4485e39b6c609 100644
--- a/develop/doc_cn/design/cluster_train/checkpointing.html
+++ b/develop/doc_cn/design/cluster_train/checkpointing.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/cluster_train/data_dispatch.html b/develop/doc_cn/design/cluster_train/data_dispatch.html
index 8e28936760adedc71c8c158f62078ba2d624f8dd..72dfbf74529cd998734ecc2927dc41dceb8e2a2a 100644
--- a/develop/doc_cn/design/cluster_train/data_dispatch.html
+++ b/develop/doc_cn/design/cluster_train/data_dispatch.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/00.why_plain_c.html b/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/00.why_plain_c.html
index 481158360f0f3f0e8abdbe9509ba81262f6a51fc..5fae2fa1db7f70787423c9a441409cf7965f742c 100644
--- a/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/00.why_plain_c.html
+++ b/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/00.why_plain_c.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/01.inference_implementation.html b/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/01.inference_implementation.html
index ce4415572fc3ec809639931b074179d160a3efde..88e31bd11cfe56ca636744a8dd0070363c896936 100644
--- a/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/01.inference_implementation.html
+++ b/develop/doc_cn/design/multi_language_interface/01.inference_implementation.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/reader/README.html b/develop/doc_cn/design/reader/README.html
index a5b7bc4b986dc3e490ba20662b0aeb41161ebd08..f011afc2756055c91964152e8b0beb10d2f922b9 100644
--- a/develop/doc_cn/design/reader/README.html
+++ b/develop/doc_cn/design/reader/README.html
@@ -113,6 +113,7 @@
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diff --git a/develop/doc_cn/design/releasing_process.html b/develop/doc_cn/design/releasing_process.html
index 89ca1994b3e74edf22c9e449627e934edb0deb37..08447685c00ea9cf066b3c332ebfc44acc35b621 100644
--- a/develop/doc_cn/design/releasing_process.html
+++ b/develop/doc_cn/design/releasing_process.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
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diff --git a/develop/doc_cn/faq/index_cn.html b/develop/doc_cn/faq/index_cn.html
index a5e3b89038de098b33ab94c82ed8b4c4f2486c29..297ac679e40f6213bf69ac1eb36a4d13d803cbbe 100644
--- a/develop/doc_cn/faq/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/faq/index_cn.html
@@ -114,6 +114,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
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Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/genindex.html b/develop/doc_cn/genindex.html
index 9943b0fb35f31ba9445a57f944e3d0353e8afc51..6637aa5965d2279625babebbae65894540ac8681 100644
--- a/develop/doc_cn/genindex.html
+++ b/develop/doc_cn/genindex.html
@@ -114,6 +114,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
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-基本使用概念
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Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/getstarted/basic_usage/index_cn.html b/develop/doc_cn/getstarted/basic_usage/index_cn.html
index 101324f34c824551c281f8663220fae2d0f85cfa..585428ae671eb450cb221a368f03947b5011c934 100644
--- a/develop/doc_cn/getstarted/basic_usage/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/getstarted/basic_usage/index_cn.html
@@ -113,6 +113,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
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-基本使用概念
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Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html b/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html
index 5f03493ec84e2b38228c2cb9a458268d4e36f23d..8fd82e31923628a33f4bc14b4b438d52b20f6c2a 100644
--- a/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/cmake/build_from_source_cn.html
@@ -34,7 +34,7 @@
-
+
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
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-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
@@ -316,7 +316,7 @@
diff --git a/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/arguments_cn.html b/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/arguments_cn.html
index 6511d20c7bccbb63e470c9ab1403ddbc4e134aa3..98d281385ef1d723e996f5e73033783f040499c8 100644
--- a/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/arguments_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/arguments_cn.html
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
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Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
diff --git a/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.html b/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.html
index 7c8fe4aaa740b52355feb8f42ad34ee87ef06877..832c5e451e9234ce805e1c5fa159bf03047da309 100644
--- a/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.html
@@ -34,7 +34,7 @@
-
+
@@ -116,6 +116,7 @@
PaddlePaddle的编译选项
+基本使用概念
进阶指南
-基本使用概念
运行分布式训练
Kubernetes 简介
Kubernetes单机训练
@@ -636,7 +636,7 @@
![digraph pp_process {
- rankdir=LR;
- config_file [label="用户神经网络配置"];
- subgraph cluster_pp {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "PaddlePaddle C++";
- py [label="Python解释器"];
- }
- data_provider [label="用户数据解析"];
- config_file -> py;
- py -> data_provider [dir="back"];
-}](../../../_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png)
-![graph pp_topology {
- rankdir=BT;
- subgraph cluster_node0 {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "机器0"
-
- pserver0 [label="Parameter \n Server 0"]
- trainer0 [label="Trainer 0"]
- }
- subgraph cluster_node1 {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "机器1"
-
- pserver1 [label="Parameter \n Server 1"]
- trainer1 [label="Trainer 1"]
- }
-
- subgraph cluster_node2 {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "机器2"
-
- pserver2 [label="Parameter \n Server 2"]
- trainer2 [label="Trainer 2"]
- }
-
- subgraph cluster_node3 {
- style=filled;
- color=lightgrey;
- node [style=filled, color=white, shape=box];
- label = "机器3"
-
- pserver3 [label="Parameter \n Server 3"]
- trainer3 [label="Trainer 3"]
- }
-
- data [label="数据", shape=hexagon]
-
- trainer0 -- pserver0
- trainer0 -- pserver1
- trainer0 -- pserver2
- trainer0 -- pserver3
-
- trainer1 -- pserver0
- trainer1 -- pserver1
- trainer1 -- pserver2
- trainer1 -- pserver3
-
- trainer2 -- pserver0
- trainer2 -- pserver1
- trainer2 -- pserver2
- trainer2 -- pserver3
-
- trainer3 -- pserver0
- trainer3 -- pserver1
- trainer3 -- pserver2
- trainer3 -- pserver3
-
- data -- trainer0
- data -- trainer1
- data -- trainer2
- data -- trainer3
-}](../../../_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png)
-