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- mindspore.ops.UniformReal
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- .. py:class:: mindspore.ops.UniformReal(seed=0, seed2=0)
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- 产生随机的浮点数,均匀分布在[0,1)范围内。
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- **参数:**
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- - **seed** (int) - 算子层的随机种子,用于生成随机数。必须是非负的。默认值:0。
- - **seed2** (int):全局的随机种子,和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。必须是非负的。默认值:0。
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- .. note::
- - 随机种子:通过一些复杂的数学算法,可以得到一组有规律的随机数,而随机种子就是这个随机数的初始值。随机种子相同,得到的随机数就不会改变。
- - 全局的随机种子和算子层的随机种子都没设置:使用默认值当做随机种子。
- - 全局的随机种子设置了,算子层的随机种子未设置:随机生成一个种子和全局的随机种子拼接。
- - 全局的随机种子未设置,算子层的随机种子设置了:使用默认的全局的随机种子,和算子层的随机种子拼接。
- - 全局的随机种子和算子层的随机种子都设置了:全局的随机种子和算子层的随机种子拼接。
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- **输入:**
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- - **shape** (tuple) - 待生成的Tensor的shape。只支持常量值。
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- **输出:**
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- Tensor。它的shape为输入 `shape`。数据类型为float32。
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- **异常:**
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- - **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 不是int。
- - **TypeError** - `shape` 不是tuple。
- - **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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- **支持平台:**
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- ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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- **样例:**
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- >>> shape = (2, 2)
- >>> uniformreal = ops.UniformReal(seed=2)
- >>> output = uniformreal(shape)
- >>> result = output.shape
- >>> print(result)
- (2, 2)
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