Add randperm cn doc (#1998)

* Add randperm cn doc, test=develop, test=document_preview

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_random_randperm:
+
 randperm
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-**版本升级，文档正在开发中**
+
+.. py:function:: paddle.tensor.random.randperm(n, out=None, dtype="int64", device=None, stop_gradient=True, seed=0)
+
+该OP返回一个数值在0到n-1、顺序随机的整数排列。
+
+参数: 
+  - **n** (int): 整数排列的上限，应该大于0。 
+  - **out** (Variable, optional): 可选的输出变量，如果不为 `None` ，返回的整数排列保存在该变量中，默认是 `None` 。
+  - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str, optional): 整数排列的数据类型，支持 `int64` 和 `int32` ，默认是 `int64` 。
+  - **device** (str, optional): 指定整数排列所在的设备内存。设置为 `cpu` 则保存在 `cpu` 内存中，设置为 `gpu` ，则保存在 `gpu` 内存中，设置为 `None` 则保存在运行的设备内存中。默认是 `None` 。
+  - **stop_gradient** (bool, optional): 返回的整数排列是否记录并更新梯度，默认是 `True` 。 
+  - **seed** (int, optional): 设置随机种子。`seed` 等于0时，每次返回不同的整数排列；`seed` 不等于0时，相同的 `seed` 返回相同的整数排列。
+
+返回:  一个数值在0到n-1、顺序随机的整数排列。
+
+返回类型: Variable
+
+**代码示例**:
+
+..  code-block:: python
+
+    import paddle
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    # Note that, the random permutation returned by randperm depends
+    # the random seed in computer, so the output in the next example
+    # will be change.
+    with fluid.dygraph.guard():
+        out_1 = paddle.randperm(6)
+        print(out_1.numpy())  # Random permutation, for example [2 4 5 0 3 1]
+
+        out_2 = fluid.dygraph.to_variable(
+				np.array([0, 1, 2, 3])).astype(np.int64)
+        paddle.randperm(6, out_2)
+        print(out_2.numpy())  # Random permutation, for example [5 0 2 4 1 3]
+
+        out_3 = paddle.randperm(6, dtype="int32", device="cpu")
+        print(out_3.numpy())  # Random permutation, for example [3 1 4 2 5 0]
+
+        out_4 = paddle.randperm(6, device="cpu", stop_gradient=True)
+        print(out_4.numpy())  # Random permutation, for example [3 1 5 2 0 4]