add uniform op doc

doc/fluid/api/tensor/random.rst

@@ -9,3 +9,4 @@ random
     random/randint.rst
     random/randn.rst
     random/randperm.rst
+    random/uniform.rst

doc/fluid/api/tensor/random/uniform.rst

@@ -0,0 +1,10 @@
+..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
+    !DO NOT EDIT THIS FILE MANUALLY!
+
+.. _api_tensor_random_uniform:
+
+uniform
+-------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.random.uniform
+    :noindex:

doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst

@@ -151,6 +151,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/tril_cn.rst
     tensor_cn/triu_cn.rst
     tensor_cn/unbind_cn.rst
+    tensor_cn/uniform_cn.rst
     tensor_cn/unique_cn.rst
     tensor_cn/unique_with_counts_cn.rst
     tensor_cn/unsqueeze_cn.rst

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/uniform_cn.rst

@@ -0,0 +1,77 @@
+.. _cn_api_tensor_uniform:
+
+uniform
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.uniform(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0, name=None)
+
+
+
+
+该OP返回数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+::
+
+    示例1:
+             给定：
+                 shape=[1,2]
+             则输出为：
+                 result=[[0.8505902, 0.8397286]]
+
+参数：
+    - **shape** (list|tuple|Tensor) - 生成的随机Tensor的形状。如果 ``shape`` 是list、tuple，则其中的元素可以是int，或者是形状为[1]且数据类型为int32、int64的Tensor。如果 ``shape`` 是Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。
+    - **dtype** (str|np.dtype， 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。
+    - **min** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的下限，min包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为-1.0。
+    - **max** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的上限，max不包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为1.0。
+    - **seed** (int，可选) - 随机种子，用于生成样本。0表示使用系统生成的种子。注意如果种子不为0，该操作符每次都生成同样的随机数。支持的数据类型：int。默认为 0。
+    - **name** (str, 可选) - 输出的名字。一般无需设置，默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回：
+    Tensor：数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。
+
+抛出异常：
+    - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import numpy as np
+    import paddle
+
+    paddle.disable_static()
+
+    # example 1:
+    # attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
+    result_1 = paddle.uniform(shape=[3, 4])
+    # [[ 0.84524226,  0.6921872,   0.56528175,  0.71690357],
+    #  [-0.34646994, -0.45116323, -0.09902662, -0.11397249],
+    #  [ 0.433519,    0.39483607, -0.8660099,   0.83664286]]
+
+    # example 2:
+    # attr shape is a list which contains Tensor.
+    dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2)
+    dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3)
+    result_2 = paddle.uniform(shape=[dim_1, dim_2])
+    # [[-0.9951253,   0.30757582, 0.9899647 ],
+    #  [ 0.5864527,   0.6607096,  -0.8886161 ]]
+
+    # example 3:
+    # attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
+    shape = np.array([2, 3])
+    shape_tensor = paddle.to_tensor(shape)
+
+    result_3 = paddle.uniform(shape_tensor)
+    # if shape_tensor's value is [2, 3]
+    # result_3 is:
+    # [[-0.8517412,  -0.4006908,   0.2551912 ],
+    #  [ 0.3364414,   0.36278176, -0.16085452]]
+
+
+
+
+
+
+
+