add eye,t,min,max,log1p API Chinese doc (#1986)

* add eye,t,min,max,log1p API doc_cn; test=develop

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_tensor_eye:
+
 eye
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.eye(num_rows, num_columns=None, out=None, dtype='float32', stop_gradient=True, name=None)
+
+该OP用来构建单位矩阵。
+
+参数：
+    - **num_rows** (int) - 生成单位矩阵的行数，数据类型为非负int32。
+    - **num_columns** (int) - 生成单位矩阵的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。
+    - **out**  (Variable， 可选) -  指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
+    - **dtype** (string,  可选) - 返回张量的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64。
+    - **stop_gradient** (bool， 可选) - 是否对此OP停止计算梯度，默认值为False。
+    - **name** （str， 可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+
+返回：shape为 [num_rows, num_columns]的张量。
+
+返回类型：Variable（Tensor|LoDTensor）数据类型为int32，int64，float16，float32，float64的Tensor或者LoDTensor。
+
+**代码示例**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    data = paddle.eye(3, dtype='int32') # paddle.eye 等价于 paddle.tensor.eye
+    # [[1, 0, 0]
+    #  [0, 1, 0]
+    #  [0, 0, 1]]
+    data = paddle.eye(2, 3, dtype='int32')
+    # [[1, 0, 0]
+    #  [0, 1, 0]]
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/log1p_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_tensor_log1p:
+
 log1p
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.log1p(x, out=None, name=None)
+
+
+该OP计算Log1p（加一的自然对数）结果。
+
+.. math::
+                  \\Out=ln(x+1)\\
+
+
+参数:
+  - **x** (Variable) – 该OP的输入为LodTensor/Tensor。数据类型为float32，float64。 
+  - **out**  (Variable， 可选) -  指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
+  - **name** (str，可选) – 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` ，默认值为None。
+
+返回：Log1p算子自然对数输出
+
+返回类型: Variable - 该OP的输出为LodTensor/Tensor，数据类型为输入一致。
+
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+ import paddle
+ import paddle.fluid as fluid
+ import numpy as np
+
+ x = fluid.data(name="x", shape=[2,1], dtype="float32")
+ res = paddle.log1p(x) # paddle.log1p等价于 paddle.tensor.log1p
+
+ # 举例选择CPU计算环境
+ exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+
+ # 执行静态图，输出结果
+ x_i = np.array([[0], [1]]).astype(np.float32)
+ res_val, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i}, fetch_list=[res])
+ print(res_val) # [[0.], [0.6931472]]
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/max_cn.rst

+
+.. _cn_api_paddle_tensor_max:
+
 max
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.max(input, dim=None, keep_dim=False, out=None, name=None)
+
+该OP是对指定维度上的Tensor元素求最大值运算，并输出相应的计算结果。等价于 :ref:`cn_api_fluid_layers_reduce_max`
+
+参数：
+          - **input** （Variable）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
+          - **dim** （list | int ，可选）- 求最大值运算的维度。如果为None，则计算所有元素的最大值并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
+          - **keep_dim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
+          - **out**  (Variable， 可选) -  指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
+          - **name** （str， 可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+
+返回：  在指定dim上进行求最大值运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
+
+返回类型：  变量（Variable）
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    # x是一个Tensor，元素如下:
+    #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
+    #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
+    # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
+    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 4], dtype='float32')
+    # paddle.max 等价于 paddle.tensor.max
+    paddle.max(x)  # [0.9]
+    paddle.max(x, dim=0)  # [0.2, 0.3, 0.6, 0.9]
+    paddle.max(x, dim=-1)  # [0.9, 0.7]
+    paddle.max(x, dim=1, keep_dim=True)  # [[0.9], [0.7]]
+
+    # y是一个shape为[2, 2, 2]的Tensor，元素如下:
+    #      [[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
+    #      [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]
+    # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
+    y = fluid.data(name='y', shape=[2, 2, 2], dtype='float32')
+    paddle.max(y, dim=[1, 2]) # [4.0, 8.0]
+    paddle.max(y, dim=[0, 1]) # [7.0, 8.0]
+
+
+
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/min_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_tensor_min:
+
 min
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.min(input, dim=None, keep_dim=False, out=None, name=None)
+
+该OP是对指定维度上的Tensor元素求最小值运算，并输出相应的计算结果。等价于 :ref:`cn_api_fluid_layers_reduce_min`
+
+参数：
+          - **input** （Variable）- 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，支持数据类型为float32，float64，int32，int64。
+          - **dim** （list | int ，可选）- 求最小值运算的维度。如果为None，则计算所有元素的最小值并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input)]` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将变为 :math:`rank+dim[i]` ，默认值为None。
+          - **keep_dim** （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
+          - **out**  (Variable， 可选) -  指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
+          - **name** （str， 可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
+
+返回：  在指定dim上进行求最小值运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。
+
+返回类型：  变量（Variable）
+
+**代码示例**
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    # x是一个Tensor，元素如下:
+    #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
+    #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
+    # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
+    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 4], dtype='float32')
+    # paddle.min 等价于 paddle.tensor.min
+    paddle.min(x)  # [0.1]
+    paddle.min(x, dim=0)  # [0.1, 0.2, 0.5, 0.7]
+    paddle.min(x, dim=-1)  # [0.2, 0.1]
+    paddle.min(x, dim=1, keep_dim=True)  # [[0.2], [0.1]]
+
+    # y是一个shape为[2, 2, 2]的Tensor，元素如下:
+    #      [[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
+    #      [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]
+    # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
+    y = fluid.data(name='y', shape=[2, 2, 2], dtype='float32')
+    paddle.min(y, dim=[1, 2]) # [1.0, 5.0]
+    paddle.min(y, dim=[0, 1]) # [1.0, 2.0]
+
+
+
+
+
+
+
+
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/t_cn.rst

+.. _cn_api_paddle_tensor_t:
+
 t
 -------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.t(input, name=None)
+
+该OP对小于等于2维的Tensor进行数据转置。0维和1维Tensor返回本身，2维Tensor等价于perm设置为0，1的 :ref:`cn_api_fluid_layers_transpose` 函数。
+
+参数：
+    - **input** (Variable) - 输入：N维(N<=2)Tensor，可选的数据类型为float16, float32, float64, int32, int64。
+    - **name** (str, 可选)- 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` ，默认值为None
+
+返回： N维Tensor
+
+返回类型：Variable
+
+**示例**:
+
+.. code-block:: python
+
+        # 例1 (0-D tensor)
+        x = tensor([0.79])
+        paddle.t(x) = tensor([0.79])
+
+        # 例2 (1-D tensor)
+        x = tensor([0.79, 0.84, 0.32])
+        paddle.t(x) = tensor([0.79, 0.84, 0.32])
+
+        # 例3 (2-D tensor)
+        x = tensor([0.79, 0.84, 0.32],
+                    [0.64, 0.14, 0.57])
+        paddle.t(x) = tensor([0.79, 0.64],
+                            [0.84, 0.14],
+                            [0.32, 0.57])
+
+
+**代码示例**:
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 3], dtype='float32')
+    x_transposed = paddle.t(x) # paddle.t 等价于 paddle.tensor.t
+    print(x_transposed.shape)
+    #(3L, 2L)
+