update the data organization part.

doc/howto/usage/capi/a_simple_example.md

@@ -115,15 +115,15 @@
 - `Argument` 并不真正“存储”数据，而是将输入/输出数据有机地组织在一起。
 - 在`Argument`内部由：1. `Matrix`（二维矩阵，存储浮点类型输入/输出）；2. `IVector`（一维数组，**仅用于存储整型值**，多用于自然语言处理任务）来实际存储数据。
 
-*注：这篇文档使用的示例任务手写数字识别不涉及一维整型序列输入/输出，因此不讨论一维整型输入/输出数据相关的内容。更多信息请参考：[输入数据组织](organization_of_the_inputs.md)。*
+*注：这篇文档使用的示例任务手写数字识别不涉及一维整型序列输入/输出，因此不讨论一维整型输入/输出数据相关的内容。更多信息请参考：[输入/输出数据组织](organization_of_the_inputs.md)。*
 
-在这篇文档的后面部分，我们会使用`argument`来**特指** PaddlePaddle C-API中神经网的一个输入/输出，使用`matrix`**特指**`argument`中用于存储数据的`Matrix`类的对象，用`ivector`特指`argument`中用于存储数据的`IVector`类的对象。
+这篇文档的之后部分会使用`argument`来**特指** PaddlePaddle C-API中神经网的一个输入/输出，使用`paddle_matrix`**特指**`argument`中用于存储数据的`Matrix`类的对象。
 
 于是，在组织神经网络输入，获取输出时，需要思考完成以下工作：
 1. 为每一个输入/输出创建`argument`；
-1. 为每一个`argument`创建`matrix`或者`ivector`来存储数据；
+1. 为每一个`argument`创建`paddle_matrix`来存储数据；
 
-与输入不同的是，输出`argument`的`matrix`变量并不需在使用C-API时为之要分配存储空间。PaddlePaddle内部，神经网络进行前向计算时会自己分配/管理每个计算层的存储空间；这些细节C-API会代为处理，只需在概念上理解，并按照约定调用相关的 C-API 接口即可。
+与输入不同的是，输出`argument`的`paddle_matrix`变量并不需在使用C-API时为之分配存储空间。PaddlePaddle内部，神经网络进行前向计算时会自己分配/管理每个计算层的存储空间；这些细节C-API会代为处理，只需在概念上理解，并按照约定调用相关的 C-API 接口即可。
 
 下面是示例代码片段。在这段代码中，生成了一条随机输入数据作为测试样本。
 ```c

doc/howto/usage/capi/organization_of_the_inputs.md

@@ -13,40 +13,22 @@
     1. 一维数组**仅支持整型值**；
         - 常用于自然语言处理任务，例如：表示词语在词典中的序号；
         - 分类任务中类别标签；
-    1. 逻辑上高于二维的数据（例如含有多个通道的图片，视频等）在程序实现中都会转化为二维矩阵，转化方法在相应的领域都有通用解决方案，需要使用者自己了解相关的转化表示方法；
-    1. 二维矩阵可以表示行向量和列向量，任何时候，如果需要浮点型数组（向量）时，都应使用C-API中的矩阵来表示，而不是C-API中的一维数组。
-
-不论是一维整型数组还是二维浮点数矩阵，**为它们附加上序列信息，将变成序列输入。PaddlePaddle 会通过判数据是否附带有序列信息来判断一个向量/矩阵是否是一个序列**。关于什么是“序列信息”，下文会进行详细地介绍。
-
-PaddlePaddle 支持两种序列类型：
-1. 单层序列
-    - 序列中的每一个元素是非序列，是进行计算的基本单位，不可再进行拆分。
-    - 例如：自然语言中的句子是一个序列，序列中的元素是词语；
-1. 双层序列
-    - 序列中的每一个元素又是一个序列。
-    - 例如：自然语言中的段落是一个双层序列；段落是有句子构成的序列；句子是由词语构成的序列。
-    - 双层序列在处理长序列的任务或是构建层级模型时会发挥作用。
+    1. 逻辑上高于二维的数据（例如含有多个通道的图片，视频等）在程序实现中都会转化为二维矩阵，转化方法在相应的领域都有通用解决方案，需要使用者自己了解并完成转化；
+    1. 二维矩阵可以表示行向量和列向量，任何时候如果需要浮点型数组（向量），都应使用C-API中的矩阵来表示，而不是C-API中的一维数组。
+    1. 不论是一维整型数组还是二维浮点数矩阵，**为它们附加上序列信息将变成序列输入。PaddlePaddle 会通过判数据是否附带有序列信息来判断一个向量/矩阵是否是一个序列**。当非序列输入时，无需关心和处理序列信息。关于什么是“序列信息”，下文会详细进行介绍。
 
 ### 基本使用概念
 
 - 在PaddlePaddle内部，神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为一个 `Argument` 结构体，如果神经网络有多个输入或者多个输入，每一个输入/输入都会对应有自己的`Argument`。
 - `Argument` 并不真正“存储”数据，而是将输入/输出信息有机地组织在一起。
-- 在`Argument`内部由`IVector`（对应着上文提到的一维整型数组）和`Matrix`（对应着上文提到的二维浮点型矩阵）来实际存储数据；由 `sequence start position` (下文详细解释) 来记录输入/输出的序列信息。
+- 在`Argument`内部由`IVector`（对应着上文提到的一维整型数组）和`Matrix`（对应着上文提到的二维浮点型矩阵）来实际存储数据；由 `Sequence Start Positions` (下文详细解释) 来描述输入/输出的序列信息。
 
-**注意：这篇文档之后部分将会统一使用`argument`来特指PaddlePaddle中神经网络计算层一个输入/输出数据；使用`ivector`来特指PaddlePaddle中的一维整型数组；使用`matrix`来特指PaddlePaddle中的二维浮点型矩阵；使用`sequence_start_position`来特指PaddlePaddle中的序列信息。**
+- **注**：
+    1. 这篇文档之后部分将会统一使用`argument`来特指PaddlePaddle中神经网络计算层一个输入/输出数据。
+    2. 使用`paddle_ivector`来特指PaddlePaddle中的一维整型数组。
+    3. 使用`paddle_matrix`来特指PaddlePaddle中的二维浮点型矩阵。
 
-于是，在组织神经网络输入时，需要思考完成以下工作：
-1. 为每一个输入/输出创建`argument`。
-    - C-API 中操作`argument`的接口请查看[argument.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h)。
-1. 为每一个`argument`创建`matrix`或者`ivector`来存储数据。
-    - C-API 中操作`ivector`的接口请查看 [vector.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/vector.h)。
-    - C-API 中操作`matrix`的接口请查看[matrix.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/matrix.h)。
-1. 如果输入是序列数据，需要创建并填写`sequence_start_position`信息。
-    - 通过调用 [`paddle_arguments_set_sequence_start_pos`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h#L137) 来为一个`argument`添加序列信息；
-    - 通过调用 [`paddle_arguments_get_sequence_start_pos`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h#L150) 来读取一个`argument`添加序列信息；
-    - 接口说明请查看 [argument.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h) 文件。
-
-### 组织非序列数据
+### 组织输入数据
 - 一维整型数组
 
     概念上可以将`paddle_ivector`理解为一个一维的整型数组，通常用于表示离散的类别标签，或是在自然语言处理任务中表示词语在字典中的序号。下面的代码片段创建了含有三个元素`1`、`2`、`3`的`paddle_ivector`。
@@ -56,6 +38,7 @@ PaddlePaddle 支持两种序列类型：
          paddle_ivector_create(ids, sizeof(ids) / sizeof(int), false, false);
      CHECK(paddle_arguments_set_ids(in_args, 0, ids_array));
     ```
+
 - **稠密矩阵**
     - 一个$m×n$的稠密矩阵是一个由$m$行$n$列元素排列成的矩形阵列，矩阵里的元素是浮点数。对神经网络来说，矩阵的高度$m$是一次预测接受的样本数目，宽度$n$是神经网络定义时，`paddle.layer.data`的`size`。
     - 下面的代码片段创建了一个高度为1，宽度为`layer_size`的稠密矩阵，矩阵中每个元素的值随机生成。
@@ -83,17 +66,20 @@ PaddlePaddle 支持两种序列类型：
 
 - **稀疏矩阵**
 
-  PaddlePaddle C-API 中 稀疏矩阵使用[CSR（Compressed Sparse Row Format）](https://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix#Compressed_sparse_row_(CSR,_CRS_or_Yale_format))格式存储。下图是CSR存储稀疏矩阵的示意图，在CSR表示方式中，通过（1）行偏移；（2）列号；（3）值；来决定矩阵的内容。
+  PaddlePaddle C-API 中 稀疏矩阵使用[CSR（Compressed Sparse Row Format）](https://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix#Compressed_sparse_row_(CSR,_CRS_or_Yale_format))格式存储。下图是CSR存储稀疏矩阵的示意图。
 
   <p align="center">
-  <img src="images/csr.png" width=75%></br>图1. CSR存储示意图.
+  <img src="images/csr.png" width=70%></br>图1. CSR存储示意图.
   </p>
 
-  在PaddlePaddle C-API中通过以下接口创建稀疏矩阵：
+  CSR存储格式通过：（1）非零元素的值（上图中的`values`）；（2）行偏移(上图中的`row offsets`)：每一行元素在`values`中的起始偏移，`row offsets`中元素个数总是等于行数 + 1；（3）非零元素的列号（上图中的`column indices`）来确定稀疏矩阵的内容。
+
+  在PaddlePaddle C-API中，通过调用以下接口创建稀疏矩阵：
   ```cpp
   PD_API paddle_matrix paddle_matrix_create_sparse(
     uint64_t height, uint64_t width, uint64_t nnz, bool isBinary, bool useGpu);
   ```
+
   1. 创建稀疏矩阵时需要显示地指定矩阵的（1）高度（`height`，在神经网络中等于一次预测处理的样本数）（2）宽度（`width`，`paddle.layer.data`的`size`）以及（3）非零元个数（`nnz`）。
   1. 当上述接口第4个参数`isBinary`指定为`true`时，**只需要设置行偏移（`row_offset`）和列号(`colum indices`)，不需要提供元素值（`values`）**，这时行偏移和列号指定的元素默认其值为1。
 
@@ -129,26 +115,124 @@ PaddlePaddle 支持两种序列类型：
                                            sizeof(values) / sizeof(float)));
       ```
 
-### 组织序列数据
+- 注意事项：
+    1. 移动端预测**不支持**稀疏矩阵及相关的接口。
 
+### 组织序列信息
 
+多个排成一列的元素（可以是整型、浮点数、浮点数向量等）构成一个序列，元素之间的顺序是序列所携带的重要信息。不同序列可能会含有不同数目个元素。在 PaddlePaddle 中，序列输入/输出数据是在上文介绍的**数据输入（一维整型数组，二维浮点数矩阵）基础上，附加上序列信息**。下面详细解释什么是“序列信息”。
 
-### Python 端数据类型说明
+我们将神经网络一次计算接受的所有输入样本称之为一个`batch`（可以含有一条或多条样本），每一个序列在整个`batch`中的偏移，就是PaddlePaddle中所指的**序列信息**，称之为“sequence start positions”。PaddlePaddle 支持两种序列类型：
 
-下表列出了Python端训练接口暴露的数据类型（`paddle.layer.data`函数`type`字段的取值）对应于调用C-API时需要创建的数据类型：
+1. 单层序列
+    - 序列中的每一个元素是非序列，是进行计算的基本单位，不可再进行拆分。
+    - 例如：自然语言中的句子是一个序列，序列中的元素是词语；
+1. 双层序列
+    - 序列中的每一个元素又是一个序列。
+    - 例如：自然语言中的段落是一个双层序列；段落是由句子构成的序列；句子是由词语构成的序列。
+    - 双层序列在处理长序列的任务或是构建层级模型时会发挥作用。
 
+这篇文档之后部分会统一使用`sequence_start_positions`来特指：PaddlePaddle中神经网络计算层输入/输出所携带的序列信息。
+
+对双层序列来讲，不仅要提供每一个外层序列在整个`batch`中的偏移，每一个外层序列又含有若干个内层序列，需要同时提供每一个内层序列在整个`batch`中的偏移。也就是说：**双层序列需要设置分别为外层序列和内层序列分别设置`sequence_start_positions`信息**。
+
+**注：**
+1. 不论序列中的元素在内存中占用多少实际存储空间，`sequence_start_positions`表示的偏移是以“序列中的一个元素”作为统计的基本单位，而不是相对`batch`起始存储地址以数据的存储大小为单位的偏移。
+2. 非序列输入不携带`sequence_start_positions`，非序列输入无需构造`sequence_start_positions`。
+3. **不论是单层序列还是双层序列的序列信息，都使用`paddle_ivector`（也就是PaddlePaddle中的一维整型数组）来存储。**
+
+图2 是PaddlePaddle中单层序列和双层序列存储示意图。
+<p align="center">
+<img src="images/sequence_data.png" width=80%></br>图2. 序列输入示意图.
+</p>
+
+- 单层序列
+
+    图2 (a) 展示了一个含有4个序列的`batch`输入：
+    1. 4个序列的长度分别为：5、3、2、4；
+    2. 这时的`sequence_start_positions`为：`[0, 5, 8, 10, 14]`；
+    3. 不论数据域是`paddle_ivector`类型还是`paddle_matrix`类型，都可以通过调用下面的接口为原有的数据输入附加上序列信息，使之变为一个单层序列输入，代码片段如下：
+
+    ```cpp
+    int seq_pos_array[] = {0, 5, 8, 10, 14};
+    paddle_ivector seq_pos = paddle_ivector_create(
+        seq_pos_array, sizeof(seq_pos_array) / sizeof(int), false, false);
+    // Suppose the network only has one input data layer.
+    CHECK(paddle_arguments_set_sequence_start_pos(in_args, 0, 0, seq_pos));
+    ```
+
+- 双层序列
+
+    图2 (b) 展示了一个含有4个序列的`batch`输入；
+    1. 4个序列的长度分别为：5、3、2、4；这四个序列又分别含有3、2、1、2个子序列；
+    1. 这时的需要同时提供：
+        - 1. 外层序列在`batch`中的起始偏移`：[0, 5, 8, 10, 14]`；
+        - 2. 内层序列在`batch`中的起始偏移：`[0, 2, 3, 5, 7， 8， 10， 13， 14]`；
+
+    1. 不论数据域是`paddle_ivector`类型还是`paddle_matrix`类型，这时需要调用创建序列信息和为`argument`设置序列信息的接口**两次**，分别为数据输入添加外层序列和内层序列的序列信息，使之变为一个双层序列输入，代码片段如下：
+    ```cpp
+    // set the sequence start positions for the outter sequences.
+    int outter_seq_pos_array[] = {0, 5, 8, 10, 14};
+    paddle_ivector seq_pos =
+        paddle_ivector_create(outter_seq_pos_array,
+                              sizeof(outter_pos_array) / sizeof(int),
+                              false,
+                              false);
+    // The third parameter of this API indicates the sequence level.
+    // 0 for the outter sequence. 1 for the inner sequence.
+    // If the input is a sequence not the nested sequence, the third parameter is
+    // fixed to be 0.
+    CHECK(paddle_arguments_set_sequence_start_pos(in_args, 0, 0, seq_pos));
+
+    // set the sequence start positions for the outter sequences.
+    int inner_seq_pos_array[] = {0, 2, 3, 5, 7， 8， 10， 13， 14};
+    paddle_ivector seq_pos = paddle_ivector_create(
+        inner_pos_array, sizeof(inner_pos_array) / sizeof(int), false, false);
+    // The third parameter of this API indicates the sequence level.
+    // 0 for the outter sequence. 1 for the inner sequence.
+    CHECK(paddle_arguments_set_sequence_start_pos(in_args, 0, 1, seq_pos));
+    ```
+
+- 注意事项：
+  1. 当一个`batch`中含有多个序列，**不支持序列长度为`0`的序列（也就是空输入）** 作为输入。不同计算层对空输入的处理策略有可能不同，潜在会引起未定义行为，或者引起行时错误，请在输入时进行合法性检查。
+
+### Python 端数据类型说明
+
+下表列出了Python端训练接口暴露的数据类型（`paddle.layer.data`函数`type`字段的取值）对应于调用C-API需要创建的数据类型：
 
 Python 端数据类型  | C-API 输入数据类型|
 :-------------: | :-------------:
-`paddle.data_type.integer_value` |一维整型数组，无需附加序列信息|
-`paddle.data_type.dense_vector` |二维浮点型稠密矩阵，无需附加序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_binary_vector` |二维浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，无需附加序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_vector` |二维浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，无需附加序列信息|
-`paddle.data_type.integer_value_sequence` |一维整型数组，需附加序列信息|
-`paddle.data_type.dense_vector_sequence` |二维浮点型稠密矩阵，需附加序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_binary_vector_sequence` |二维浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，需附加序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_vector_sequence` |二维浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，需附加序列信息|
-`paddle.data_type.integer_value_sub_sequence` |一维整型数组，需附加双层序列信息|
-`paddle.data_type.dense_vector_sub_sequence` |二维浮点型稠密矩阵，需附加双层序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_binary_vector_sub_sequence` |二维浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，需附加双层序列信息|
-`paddle.data_type.sparse_vector_sub_sequence` |二维浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，需附加双层序列信息|
+`paddle.data_type.integer_value` |整型数组，无需附加序列信息|
+`paddle.data_type.dense_vector` |浮点型稠密矩阵，无需附加序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_binary_vector` |浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，无需附加序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_vector` |浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，无需附加序列信息|
+`paddle.data_type.integer_value_sequence` |整型数组，需附加序列信息|
+`paddle.data_type.dense_vector_sequence` |浮点型稠密矩阵，需附加序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_binary_vector_sequence` |浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，需附加序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_vector_sequence` |浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，需附加序列信息|
+`paddle.data_type.integer_value_sub_sequence` |整型数组，需附加双层序列信息|
+`paddle.data_type.dense_vector_sub_sequence` |浮点型稠密矩阵，需附加双层序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_binary_vector_sub_sequence` |浮点型稀疏矩阵，无需提供非零元的值，默认为1，需附加双层序列信息|
+`paddle.data_type.sparse_vector_sub_sequence` |浮点型稀疏矩阵，需提供非零元的值，需附加双层序列信息|
+
+### 输出数据
+
+PaddlePaddle中一个计算层的输出数据组织方式和输入数据组织方式完全相同。一个输出数据同样被组织为一个`argument`，`argument`通过`paddle_matrix`或`paddle_ivector`存数数据，如果输出是一个序列，那么会携带有`sequence_start_positions`信息。调用C-API相关接口，读取需要的结果即可。
+
+### 总结
+
+- 在PaddlePaddle内部，神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为`argument`。
+- `argument`并不真正“存储”数据，而是将输入/输出信息有机地组织在一起。
+- 在`argument`内部由`paddle_ivector`（一维整型数组）和`paddle_matrix`（二维浮点型矩阵）来实际存储数据。
+如果是一个序列输入/输出由 `sequence start positions` 来记录输入/输出的序列信息。
+
+于是，在组织神经网络输入时，需要思考完成以下工作：
+1. 为每一个输入/输出创建`argument`。
+    - C-API 中操作`argument`的接口请查看[argument.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h)。
+1. 为每一个`argument`创建`paddle_matrix`或者`paddle_ivector`来存储数据。
+    - C-API 中操作`paddle_ivector`的接口请查看 [vector.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/vector.h)。
+    - C-API 中操作`paddle_matrix`的接口请查看[matrix.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/matrix.h)。
+1. 如果输入是序列数据，需要创建并填写`sequence_start_positions`信息。
+    - 通过调用 [`paddle_arguments_set_sequence_start_pos`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h#L137) 来为一个`argument`添加序列信息。
+    - 通过调用 [`paddle_arguments_get_sequence_start_pos`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h#L150) 来读取一个`argument`添加序列信息。
+    - 接口说明请查看 [argument.h](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h) 文件。

doc/howto/usage/capi/overview.md

 - [编译 PaddlePaddle 链接库](compile_paddle_lib.md)
+- [输入/输出数据组织](organization_of_the_inputs.md)
 - [C-API 使用示例](a_simple_example.md)
-- [输入数据组织](organize_input_data.md)
-- [核心概念介绍](core_concepts.md)
-- [F&Q]()