modify the op of uniform_random document (#1169)

* update uniform_random_cn.rst,test=develop

doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst

@@ -4,26 +4,58 @@ uniform_random
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 .. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0)
-该操作符初始化一个张量，该张量的值是从均匀分布中抽样的随机值
 
-参数：
-    - **shape** (LONGS)-输出张量的维
-    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) – 数据的类型, 例如float32, float64。 默认: float32.
-    - **min** (FLOAT)-均匀随机分布的最小值。[默认 -1.0]
-    - **max** (FLOAT)-均匀随机分布的最大值。[默认 1.0]
-    - **seed** (INT)-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。[默认 0]
+该OP使用从均匀分布中抽样的随机值初始化一个Tensor。
 
+::
 
-**代码示例**：
+    示例1:
+             给定：
+                 shape=[1,2]
+             则输出为：
+                 result=[[0.8505902, 0.8397286]]
 
-.. code-block:: python
+参数：
+    - **shape** (list|tuple|Variable)-输出Tensor的维度，shape类型支持list，tuple，Variable。如果shape类型是list或者tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，其中整数的数据类型为int，Tensor的数据类型为int64。如果shape的类型是Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int64。
+    - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) – 输出Tensor的数据类型，支持float32（默认）， float64。
+    - **min** (float，可选）-均匀随机分布的最小值，为闭区间。数据类型为float。默认值为-1.0。
+    - **max** (float，可选)-均匀随机分布的最大值，为开区间。数据类型为float。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。数据类型为int。默认为 0。
 
-    import paddle.fluid as fluid
-    result = fluid.layers.uniform_random(shape=[32, 784])
+返回：表示一个随机初始化结果的Tensor，该Tensor的数据类型由dtype参数决定，该Tensor的维度由shape参数决定。
+    
+返回类型：Variable
 
+抛出异常：
+    - :code:`TypeError`: shape的类型应该是list、tuple 或 Variable。
 
+**代码示例**：
 
+.. code-block:: python
 
+    import paddle.fluid as fluid
+    import numpy as np
+
+    startup_program = fluid.Program()
+    train_program = fluid.Program()
+    with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
+        # example 1:
+        # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
+        result_1 = fluid.layers.uniform_random(shape=[3, 4])
+
+        # example 2:
+        # attr shape is a list which contains tensor Variable.
+        dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3)
+        result_2 = fluid.layers.uniform_random(shape=[dim_1, 5])
+
+        # example 3:
+        # attr shape is a Variable, the data type must be int64
+        var_shape = fluid.layers.data(name='var_shape',shape=[2],append_batch_size=False)
+        result_3 = fluid.layers.uniform_random(var_shape)
+
+        exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+        exe.run(startup_program)
+        outs = exe.run(train_program, feed = {'var_shape':np.array([3,4])}, fetch_list=[result_1, result_2, result_3])