add rand doc (#2275)

doc/fluid/api/tensor/random.rst

@@ -5,6 +5,7 @@ random
 ..  toctree::
     :maxdepth: 1
 
+    random/rand.rst
     random/randint.rst
     random/randn.rst
     random/randperm.rst

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_random_rand:
+
 rand
--------------------------------
-**版本升级，文档正在开发中**
+----------------------
+
+.. py:function:: paddle.rand(shape, dtype=None, name=None)
+
+:alias_main: paddle.rand
+:alias: paddle.tensor.rand, paddle.tensor.random.rand
+
+
+
+该OP返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的Tensor。
+
+参数
+::::::::::
+    - **shape** (list|tuple|Variable) - 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Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32、int64。
+    - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为float32。默认值为None.
+    - **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
+::::::::::
+    Variable: 符合均匀分布的范围为[0, 1)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、Variable。
+    - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。
+
+示例代码
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+
+    paddle.enable_imperative()
+    # example 1: attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+    result_1 = paddle.rand(shape=[2, 3])
+    # [[0.451152  , 0.55825245, 0.403311  ],
+    #  [0.22550228, 0.22106001, 0.7877319 ]]
+
+    # example 2: attr shape is a list which contains tensor Variable.
+    dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2)
+    dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3)
+    result_2 = paddle.rand(shape=[dim_1, dim_2, 2])
+    # [[[0.8879919  0.25788337]
+    #   [0.28826773 0.9712097 ]
+    #   [0.26438272 0.01796806]]
+    #  [[0.33633623 0.28654453]
+    #   [0.79109055 0.7305809 ]
+    #   [0.870881   0.2984597 ]]]
+
+    # example 3: attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
+    var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([2, 3]))
+    result_3 = paddle.rand(var_shape)
+    # [[0.22920267 0.841956   0.05981819]
+    #  [0.4836288  0.24573246 0.7516129 ]]