add Dataset and Reader API documents

README.md

@@ -21,17 +21,24 @@ PaddleHub是基于PaddlePaddle开发的预训练模型管理工具，可以借
 * Python>=2.7
 * PaddlePaddle>=1.3.2
 
+*NOTE:* PaddleHub推荐在Python 3环境下进行使用
+
 pip安装方式如下：
 
-```bash
+```shell
 $ pip install paddlehub
 ```
 
+*NOTE:* 若出现找不到paddlehub错误，请尝试指定pypi源进行安装
+```shell
+$ pip install -i https://pypi.org/simple/ paddlehub
+```
+
 ## 快速体验
 
 安装成功后，执行下面的命令，可以快速体验PaddleHub的一键预测功能
 
-```bash
+```shell
 # 使用百度LAC词法分析工具进行分词
 $ hub run lac --input_text "今天是个好日子"
 
@@ -41,7 +48,7 @@ $ hub run senta --input_text "今天是个好日子"
 
 想了解更多PaddleHub已经发布的模型，请使用`hub search`命令查看所有已发布的模型。
 
-```bash
+```shell
 $ hub search
 ```
 

demo/image-classification/README.md

@@ -23,7 +23,7 @@ $ pip install --upgrade paddlepaddle
 
 在安装过程中如果遇到问题，您可以到[Paddle官方网站](http://www.paddlepaddle.org/)上查看解决方案。
 
-## 开始Finetune
+## 开始Fine-tune
 
 在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本`sh run_classifier.sh`即可开始使用进行finetune。
 

docs/API/Dataset.md

+----
+# Dataset
+----
+
+PaddleHub

docs/API/Reader.md

+----
+# Reader
+----
+
+PaddleHub

docs/API/finetune_and_eval.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 ## `method paddlehub.finetune.task.finetune_and_eval(task, data_reader, feed_list, config=None):`
 
-对一个Task进行finetune，并且定期进行性能评估。在finetune的过程中，接口会定期的保存checkpoint（模型和运行数据），当运行被中断时，通过RunConfig指定上一次运行的checkpoint目录，可以直接从上一次运行的最后一次评估中恢复状态继续运行
+对一个Task进行finetune，并且定期进行验证集评估。在finetune的过程中，接口会定期的保存checkpoint（模型和运行数据），当运行被中断时，通过RunConfig指定上一次运行的checkpoint目录，可以直接从上一次运行的最后一次评估中恢复状态继续运行
 > ### 参数
 > * task: 需要执行的Task
 >

docs/API_list.md

@@ -3,6 +3,8 @@
 * [Task](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/Task.md)
 * [RunConfig](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/RunConfig.md)
 * [Strategy](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/Strategy.md)
+* [Dataset](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/Dataset.md)
+* [Reader](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/Reader.md)
 
 # 接口
 * [create_seq_label_task](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/create_seq_label_task.md)