add flatten cn doc test=develop

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/flatten_cn.rst

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 flatten
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-:doc_source: paddle.fluid.layers.flatten
+
+.. py:function::  paddle.tensor.manipulation.flatten(x, start_axis=0, stop_axis=-1, name=None)
+
+
+
+flatten op 根据给定的start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平
+
+例如：
+
+.. code-block:: text
+
+    Case 1:
+
+      给定
+        X.shape = (3, 100, 100, 4)
+      且
+        start_axis = 1
+        stop_axis = 2
+
+      得到:
+        Out.shape = (3, 100 * 100, 4)
+
+    Case 2:
+
+      给定
+        X.shape = (3, 100, 100, 4)
+      且
+        start_axis = 0
+        stop_axis = -1
+
+      得到:
+        Out.shape = (3 * 100 * 100 * 4)
+
+参数：
+  - **x** (Tensor) - 多维Tensor, 数据类型可以为float32，float64，int8，int32或int64。
+  - **start_axis** (int) - flatten展开的起始维度。
+  - **stop_axis** (int) - flatten展开的结束维度。
+  - **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: 一个 Tensor，它包含输入Tensor的数据，但维度发生变化。输入将按照给定的start_axis 和 stop_axis展开。数据类型与输入x相同。
+
+抛出异常：
+  - ValueError: 如果 x 不是一个Tensor
+  - ValueError: 如果start_axis或者stop_axis不合法
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    paddle.enable_imperative()
+    image_shape=(2, 3, 4, 4)
+    x = np.arange(image_shape[0] * image_shape[1] * image_shape[2] * image_shape[3]).reshape(image_shape) / 100.
+    x = x.astype('float32')
+    
+    img = paddle.imperative.to_variable(x)
+    out = paddle.flatten(img, start_axis=1, stop_axis=2)
+    # out shape is [2, 12, 4]
+