diff --git a/doc_cn/build_and_install/install/docker_install.rst b/doc_cn/build_and_install/install/docker_install.rst
index a5f5fb117e11e8ac1ae49e4271e826fa12d5e810..40339659be406ec72da8ad89b6d5dd38d72bb5ae 100644
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@@ -1,9 +1,7 @@
安装PaddlePaddle的Docker镜像
============================
-PaddlePaddle提供了Docker的使用镜像。PaddlePaddle推荐使用Docker进行PaddlePaddle的部署和
-运行。Docker是一个基于容器的轻量级虚拟环境。具有和宿主机相近的运行效率，并提供
-了非常方便的二进制分发手段。
+PaddlePaddle项目提供官方 `Docker `_ 镜像。Docker镜像是我们目前唯一官方支持的部署和运行方式。
下述内容将分为如下几个类别描述。
@@ -41,7 +39,7 @@ PaddlePaddle提供的Docker镜像版本
* CPU WITHOUT AVX: CPU版本，不支持AVX指令集的CPU也可以运行
* GPU WITHOUT AVX: GPU版本，不需要AVX指令集的CPU也可以运行。
-用户可以选择对应版本的docker image。使用如下脚本可以确定本机的CPU知否支持 :code:`AVX` 指令集\:
+用户可以选择对应版本的docker image。使用如下脚本可以确定本机的CPU是否支持 :code:`AVX` 指令集\:
.. code-block:: bash
@@ -67,7 +65,7 @@ mac osx或者是windows机器，请参考
.. code-block:: bash
- $ docker run -it paddledev/paddlepaddle:cpu-latest
+ $ docker run -it paddledev/paddle:cpu-latest
即可启动和进入PaddlePaddle的container。如果运行GPU版本的PaddlePaddle，则需要先将
cuda相关的Driver和设备映射进container中，脚本类似于
@@ -76,7 +74,7 @@ cuda相关的Driver和设备映射进container中，脚本类似于
$ 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/paddlepaddle:latest-gpu
+ $ docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:gpu-latest
进入Docker container后，运行 :code:`paddle version` 即可打印出PaddlePaddle的版本和构建
信息。安装完成的PaddlePaddle主体包括三个部分， :code:`paddle` 脚本， python的
diff --git a/doc_cn/introduction/index.md b/doc_cn/introduction/index.md
deleted file mode 100644
index 164cb7d4943dfbfcc00a2df7329ae2a877b2d703..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/doc_cn/introduction/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
-# 简介
-
-PaddlePaddle 是起源于百度的开源深度学习平台。它是简单易用的：你可以通过简单的十数行配置搭建经典的神经网络模型；它也是高效强大的：PaddlePaddle可以支撑复杂集群环境下超大模型的训练，令你受益于深度学习的前沿成果。在百度内部，已经有大量产品线使用了基于PaddlePaddle的深度学习技术。
-
-这份简短的介绍将像你展示如何利用PaddlePaddle解决一个经典的学习问题。
-
-## 1. 一个经典的任务
-
-让我们从一个基础问题开始：单变量的线性回归。问题假定观测到了一批二维空间上的点`(x, y) `，并且已知 `x` 和 `y` 之间存在着某种线性关系，我们的目标是通过观测数据还原这个线性关系。作为一个简单基础的模型，线性回归却有着广泛的应用场景。比如可以想象一个资产定价的简化场景，其中 `x` 对应于房屋的大小，`y` 对应于房屋价格。我们可以通过观察市场上房屋的情况获得二者之间的关系，从而为新房屋的定价提供参考。
-
-
-## 2. 准备数据
-
-假设变量 `X` 和 `Y` 的真实关系为： `Y = 2X + 0.3`，这里展示如何使用观测数据还原这一线性关系。如下Python代码将随机产生2000个观测点，它们将被用作PaddlePaddle的输入。产生PaddlePaddle的输入数据和写一段普通的Python脚本几乎一样，你唯一需要增加的就是定义输入数据的类型。
-
-```python
-# -*- coding:utf-8 -*-
-# dataprovider.py
-from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
-import random
-
-# 定义输入数据的类型: 2个浮点数
-@provider(input_types=[dense_vector(1), dense_vector(1)],use_seq=False)
-def process(settings, input_file):
- for i in xrange(2000):
- x = random.random()
- yield [x], [2*x+0.3]
-```
-
-## 3. 训练模型
-
-为了还原 `Y = 2X + 0.3`，我们先从一条随机的直线 `Y' = wX + b` 开始，然后利用观测数据调整 `w` 和 `b` 使得 `Y'` 和 `Y` 的差距不断减小，最终趋于相同。这个过程就是模型的训练过程，而 `w` 和 `b` 就是模型的参数，即我们的训练目标。
-
-在PaddlePaddle里，该模型的网络配置如下。
-
-```python
-# -*- coding:utf-8 -*-
-# trainer_config.py
-from paddle.trainer_config_helpers import *
-
-# 1. 定义数据来源，调用上面的process函数获得观测数据
-data_file = 'empty.list'
-with open(data_file, 'w') as f: f.writelines(' ')
-define_py_data_sources2(train_list=data_file, test_list=None,
- module='dataprovider', obj='process',args={})
-
-# 2. 学习算法。控制如何改变模型参数 w 和 b
-settings(batch_size=12, learning_rate=1e-3, learning_method=MomentumOptimizer())
-
-# 3. 神经网络配置
-x = data_layer(name='x', size=1)
-y = data_layer(name='y', size=1)
-# 线性计算单元: y_predict = wx + b
-y_predict = fc_layer(input=x, param_attr=ParamAttr(name='w'), size=1, act=LinearActivation(), bias_attr=ParamAttr(name='b'))
-# 损失计算，度量 y_predict 和真实 y 之间的差距
-cost = regression_cost(input=y_predict, label=y)
-outputs(cost)
-```
-这段简短的配置展示了PaddlePaddle的基本用法：
-
-- 首先，第一部分定义了数据输入。一般情况下，PaddlePaddle先从一个文件列表里获得数据文件地址，然后交给用户自定义的函数（例如上面的`process`函数）进行读入和预处理从而得到真实输入。本文中由于输入数据是随机生成的不需要读输入文件，所以放一个空列表（`empty.list`）即可。
-
-- 第二部分主要是选择学习算法，它定义了模型参数如何改变。PaddlePaddle提供了很多优秀的学习算法，但这里使用一个简单的基于momentum的算法就足够了，它每次读取12个数据进行计算和模型更新。
-
-- 最后一部分是神经网络的配置。由于PaddlePaddle已经实现了丰富的网络单元（Layer），所以很多时候你需要做的只是声明正确的网络单元并把它们拼接起来。这里使用了三种网络单元：
- - **数据层**：数据层 `data_layer` 是神经网络的入口，它读入数据并将它们传输到下游的其它单元。这里数据层有两个，分别对应于变量 `X` 和 `Y`。
- - **全连接层**：全连接层 `fc_layer` 是基础的计算单元，这里利用它建模变量之间的线性关系。计算单元是神经网络的核心，PaddlePaddle支持大量的计算单元和任意深度的网络连接，从而可以挖掘复杂的数据关系。
- - **回归损失层**：回归损失层 `regression_cost`是众多损失函数层的一种，它们在训练过程作为网络的出口，用来计算模型的表现，并指导模型参数的改变。
-
-这样定义了网络结构并保存为`trainer_config.py`之后，运行训练命令即可：
- ```
- paddle train --config=trainer_config.py --save_dir=./output --num_passes=30
- ```
-
-PaddlePaddle将在观测数据集上迭代训练30轮，并将每轮的模型结果存放在 `./output` 路径下。从输出日志可以看到，随着轮数增加损失函数的输出在不断的减小，这意味着模型在不断的改进，直到逼近真实解：` Y = 2X + 0.3 `
-
-## 4. 模型检验
-
-训练完成后，我们希望能够检验模型的好坏。一种常用的做法是用模型对另外一组数据进行预测，然后评价预测的效果。但在这个例子中，由于已经知道了真实答案，我们可以直接观察模型的参数是否符合预期来进行检验。
-
-PaddlePaddle将每个模型参数作为一个numpy数组单独存为一个文件，所以可以利用如下方法读取模型的参数。
-
-```python
-import numpy as np
-import os
-
-def load(file_name):
- with open(file_name, 'rb') as f:
- f.read(16) # skip header for float type.
- return np.fromfile(f, dtype=np.float32)
-
-print 'w=%.6f, b=%.6f' % (load('output/pass-00029/w'), load('output/pass-00029/b'))
-# w=1.999743, b=0.300137
-```
- 
-
-从图中可以看到，虽然 `w` 和 `b` 都使用随机值初始化，但在起初的几轮训练中它们都在快速逼近真实值，并且后续仍在不断改进，使得最终得到的模型几乎与真实模型重合。
-
-这样，我们就完成了对单变量线性回归问题的解决：将数据输入PaddlePaddle，训练模型，最后验证结果。
-
-## 5. 推荐后续阅读
-
-- 安装/编译：PaddlePaddle的安装与编译文档。
-- 快速入门 ：使用商品评论分类任务，系统性的介绍如何一步步改进，最终得到产品级的深度模型。
-- 示例：各种实用案例，涵盖图像、文本、推荐等多个领域。
diff --git a/doc_cn/introduction/index.rst b/doc_cn/introduction/index.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f6eb5456c007ca03ea6002109b1f27b8a99faa0f
--- /dev/null
+++ b/doc_cn/introduction/index.rst
@@ -0,0 +1,102 @@
+# 简介
+
+PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。这份简短的介绍将向你展示如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。
+
+## 1. 一个经典的任务
+
+我们展示如何用PaddlePaddle解决单变量的线性回归问题。线性回归的输入是一批点`(x, y) `，其中 `y = wx + b + ε`， 而 ε 是一个符合高斯分布的随机变量。线性回归的输出是从这批点估计出来的参数 w 和 b。
+
+一个例子是房产估值。我们假设房产的价格（y）是其大小（x）的一个线性函数，那么我们可以通过收集市场上房子的大小和价格，用来估计线性函数的参数w 和 b。
+
+## 2. 准备数据
+
+假设变量 `x` 和 `y` 的真实关系为： `y = 2x + 0.3 + ε`，这里展示如何使用观测数据来拟合这一线性关系。首先，Python代码将随机产生2000个观测点，作为线性回归的输入。下面脚本符合PaddlePaddle期待的读取数据的Python程序的模式。
+
+```python
+# dataprovider.py
+from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
+import random
+
+# 定义输入数据的类型: 2个浮点数
+@provider(input_types=[dense_vector(1), dense_vector(1)],use_seq=False)
+def process(settings, input_file):
+ for i in xrange(2000):
+ x = random.random()
+ yield [x], [2*x+0.3]
+```
+
+## 3. 训练模型
+
+为了还原 `y = 2x + 0.3`，我们先从一条随机的直线 `y' = wx + b` 开始，然后利用观测数据调整 `w` 和 `b` 使得 `y'` 和 `y` 的差距不断减小，最终趋于接近。这个过程就是模型的训练过程，而 `w` 和 `b` 就是模型的参数，即我们的训练目标。
+
+在PaddlePaddle里，该模型的网络配置如下。
+
+```python
+# trainer_config.py
+from paddle.trainer_config_helpers import *
+
+# 1. 定义数据来源，调用上面的process函数获得观测数据
+data_file = 'empty.list'
+with open(data_file, 'w') as f: f.writelines(' ')
+define_py_data_sources2(train_list=data_file, test_list=None,
+ module='dataprovider', obj='process',args={})
+
+# 2. 学习算法。控制如何改变模型参数 w 和 b
+settings(batch_size=12, learning_rate=1e-3, learning_method=MomentumOptimizer())
+
+# 3. 神经网络配置
+x = data_layer(name='x', size=1)
+y = data_layer(name='y', size=1)
+# 线性计算网络层: ȳ = wx + b
+ȳ = fc_layer(input=x, param_attr=ParamAttr(name='w'), size=1, act=LinearActivation(), bias_attr=ParamAttr(name='b'))
+# 计算误差函数，即 ȳ 和真实 y 之间的距离
+cost = regression_cost(input= ȳ, label=y)
+outputs(cost)
+```
+这段简短的配置展示了PaddlePaddle的基本用法：
+
+- 第一部分定义了数据输入。一般情况下，PaddlePaddle先从一个文件列表里获得数据文件地址，然后交给用户自定义的函数（例如上面的`process`函数）进行读入和预处理从而得到真实输入。本文中由于输入数据是随机生成的不需要读输入文件，所以放一个空列表（`empty.list`）即可。
+
+- 第二部分主要是选择学习算法，它定义了模型参数改变的规则。PaddlePaddle提供了很多优秀的学习算法，这里使用一个基于momentum的随机梯度下降(SGD)算法，该算法每批量(batch)读取12个采样数据进行随机梯度计算来更新更新。
+
+- 最后一部分是神经网络的配置。由于PaddlePaddle已经实现了丰富的网络层，所以很多时候你需要做的只是定义正确的网络层并把它们连接起来。这里使用了三种网络单元：
+ - **数据层**：数据层 `data_layer` 是神经网络的入口，它读入数据并将它们传输到接下来的网络层。这里数据层有两个，分别对应于变量 `x` 和 `y`。
+ - **全连接层**：全连接层 `fc_layer` 是基础的计算单元，这里利用它建模变量之间的线性关系。计算单元是神经网络的核心，PaddlePaddle支持大量的计算单元和任意深度的网络连接，从而可以拟合任意的函数来学习复杂的数据关系。
+ - **回归误差代价层**：回归误差代价层 `regression_cost`是众多误差代价函数层的一种，它们在训练过程作为网络的出口，用来计算模型的误差，是模型参数优化的目标函数。
+
+定义了网络结构并保存为`trainer_config.py`之后，运行以下训练命令：
+ ```
+ paddle train --config=trainer_config.py --save_dir=./output --num_passes=30
+ ```
+
+PaddlePaddle将在观测数据集上迭代训练30轮，并将每轮的模型结果存放在 `./output` 路径下。从输出日志可以看到，随着轮数增加误差代价函数的输出在不断的减小，这意味着模型在训练数据上不断的改进，直到逼近真实解：` y = 2x + 0.3 `
+
+## 4. 模型检验
+
+训练完成后，我们希望能够检验模型的好坏。一种常用的做法是用学习的模型对另外一组测试数据进行预测，评价预测的效果。在这个例子中，由于已经知道了真实答案，我们可以直接观察模型的参数是否符合预期来进行检验。
+
+PaddlePaddle将每个模型参数作为一个numpy数组单独存为一个文件，所以可以利用如下方法读取模型的参数。
+
+```python
+import numpy as np
+import os
+
+def load(file_name):
+ with open(file_name, 'rb') as f:
+ f.read(16) # skip header for float type.
+ return np.fromfile(f, dtype=np.float32)
+
+print 'w=%.6f, b=%.6f' % (load('output/pass-00029/w'), load('output/pass-00029/b'))
+# w=1.999743, b=0.300137
+```
+ 
+
+从图中可以看到，虽然 `w` 和 `b` 都使用随机值初始化，但在起初的几轮训练中它们都在快速逼近真实值，并且后续仍在不断改进，使得最终得到的模型几乎与真实模型一致。
+
+这样，我们用PaddlePaddle解决了单变量线性回归问题， 包括数据输入，模型训练和最后的结果验证。
+
+## 5. 推荐后续阅读
+
+- 安装/编译：PaddlePaddle的安装与编译文档。
+- 快速入门 ：使用商品评论分类任务，系统性的介绍如何一步步改进，最终得到产品级的深度模型。
+- 示例：各种实用案例，涵盖图像、文本、推荐等多个领域。