From ba3cba9c64bf51a87094cebc184614081d80aa4d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhupengyang Date: Tue, 28 Jul 2020 09:33:21 +0800 Subject: [PATCH] Variable -> Tensor (#2302) --- .../api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst | 29 +++++++++---------- doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst | 12 ++++---- .../api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst | 29 ++++++++++--------- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst | 10 +++---- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst | 14 ++++----- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst | 20 ++++++------- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst | 14 ++++----- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst | 4 +-- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst | 4 +-- 9 files changed, 68 insertions(+), 68 deletions(-) diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst index 11cd3ccc7..059f19be0 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/gaussian_random_cn.rst @@ -3,30 +3,29 @@ gaussian_random ------------------------------- -.. py:function:: paddle.fluid.layers.gaussian_random(shape, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32') +.. py:function:: paddle.fluid.layers.gaussian_random(shape, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32', name=None) -生成数据符合高斯随机分布的 Tensor。 +该OP返回数值符合高斯随机分布的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 参数： - - **shape** （Tuple[int] | List[int]）- 生成 Tensor 的形状。 - - **mean** （float）- 随机 Tensor 的均值，默认值为 0.0。 - - **std** （float）- 随机 Tensor 的标准差，默认值为 1.0。 - - **seed** （int）- 随机数种子，默认值为 0。注：seed 设置为 0 表示使用系统的随机数种子。注意如果 seed 不为 0，则此算子每次将始终生成相同的随机数。 - - **dtype** （np.dtype | core.VarDesc.VarType | str）- 输出 Tensor 的数据类型，可选值为 float32，float64。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) - 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Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。 + - **mean** (float|int, 可选) - 输出Tensor的均值，支持的数据类型：float、int。默认值为0.0。 + - **std** (float|int, 可选) - 输出Tensor的标准差，支持的数据类型：float、int。默认值为1.0。 + - **seed** (int, 可选) - 随机数种子，默认值为 0。注：seed 设置为 0 表示使用系统的随机数种子。注意如果 seed 不为 0，则此算子每次将始终生成相同的随机数。 + - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。 + - **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： +返回： + Tensor：符合高斯随机分布的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 - - 符合高斯分布的随机 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、Tensor。 + - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。 -返回类型： - - - Variable - - -**代码示例：** +**代码示例**： .. code-block:: python diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst index c85b6561f..519f5e76f 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/range_cn.rst @@ -8,22 +8,22 @@ range 注意：推荐使用 paddle.arange -该OP以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)，并返回分隔结果。 +该OP返回以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。 当 ``dtype`` 表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给 ``end`` 加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。 参数： - - **start** (float|int|Variable) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 - - **end** (float|int|Variable) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 - - **step** (float|int|Variable) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 + - **start** (float|int|Tensor) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 + - **end** (float|int|Tensor) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 + - **step** (float|int|Tensor) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。 - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64、float32、float64。 - **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：以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。 + Tensor: 以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。 抛出异常： - - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64、int32、int64。 + - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是int32、int64、float32、float64。 代码示例： diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst index 51bfc1c00..14e921926 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/uniform_random_cn.rst @@ -3,12 +3,12 @@ uniform_random ------------------------------- -.. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0) +.. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random(shape, dtype='float32', min=-1.0, max=1.0, seed=0, name=None) -该OP使用从范围[min，max)内均匀分布采样的随机值初始化一个Tensor。 +该OP返回数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 :: @@ -19,18 +19,19 @@ uniform_random result=[[0.8505902, 0.8397286]] 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int32或int64。如果shape的类型是Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32或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)-要生成的随机值范围的下限，min包含在范围中。支持的数据类型：float。默认值为-1.0。 - - **max** (float，可选)-要生成的随机值范围的上限，max不包含在范围中。支持的数据类型：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。支持的数据类型：int。默认为 0。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) - 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Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。 + - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。 + - **min** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的下限，min包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为-1.0。 + - **max** (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的上限，max不包含在范围中。支持的数据类型：float、int。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。支持的数据类型：int。默认为 0。 + - **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：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 +返回： + Tensor：数值服从范围[``min``, ``max``)内均匀分布的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 抛出异常： - - :code:`TypeError`: shape的类型应该是list、tuple 或 Variable。 + - ``TypeError`` - 如果 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。 + - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。 **代码示例**： @@ -43,17 +44,17 @@ uniform_random 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. + # attr shape is a list which doesn't contain Tensor. result_1 = fluid.layers.uniform_random(shape=[3, 4]) # example 2: - # attr shape is a list which contains tensor Variable. + # attr shape is a list which contains Tensor. dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3) dim_2 = fluid.layers.fill_constant([1],"int32",5) result_2 = fluid.layers.uniform_random(shape=[dim_1, dim_2]) # example 3: - # attr shape is a Variable, the data type must be int32 or int64 + # attr shape is a Tensor, the data type must be int32 or int64 var_shape = fluid.data(name='var_shape', shape=[2], dtype="int64") result_3 = fluid.layers.uniform_random(var_shape) var_shape_int32 = fluid.data(name='var_shape_int32', shape=[2], dtype="int32") diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst index 9005e856e..10f343f33 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/arange_cn.rst @@ -10,21 +10,21 @@ arange -该OP以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)，并返回分隔结果。 +该OP返回以步长 ``step`` 均匀分隔给定数值区间[``start``, ``end``)的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。 当 ``dtype`` 表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给 ``end`` 加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。 参数 :::::::::: - - **start** (float|int|Variable) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。如果仅指定 ``start`` ，而 ``end`` 为None，则区间为[0, ``start``)。默认值为0。 - - **end** (float|int|Variable, 可选) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为None。 - - **step** (float|int|Variable, 可选) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Variable时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为1。 + - **start** (float|int|Tensor) - 区间起点（且区间包括此值）。当 ``start`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。如果仅指定 ``start`` ，而 ``end`` 为None，则区间为[0, ``start``)。默认值为0。 + - **end** (float|int|Tensor, 可选) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 ``end`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为None。 + - **step** (float|int|Tensor, 可选) - 均匀分割的步长。当 ``step`` 类型是Tensor时，是形状为[1]且数据类型为int32、int64、float32、float64的Tensor。默认值为1。 - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64、float32、float64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为int64。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 :::::::::: - Tensor: ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。 + Tensor: 以步长 ``step`` 均匀分割给定数值区间[``start``, ``end``)后得到的1-D Tensor, 数据类型为 ``dtype`` 。 抛出异常 :::::::::: diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst index 5e85bd16b..36fc3f1a6 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/rand_cn.rst @@ -10,21 +10,21 @@ rand -该OP返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的Tensor。 +该OP返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 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。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) - 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Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。 - **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。 + Tensor: 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 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。 - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。 示例代码 @@ -36,12 +36,12 @@ rand import numpy as np paddle.enable_imperative() - # example 1: attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable. + # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor. 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. + # example 2: attr shape is a list which contains Tensor. 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]) @@ -52,7 +52,7 @@ rand # [0.79109055 0.7305809 ] # [0.870881 0.2984597 ]]] - # example 3: attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32. + # example 3: attr shape is a Tensor, 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] diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst index b6698d307..e2ef78ff5 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst @@ -10,25 +10,25 @@ randint -该OP返回服从均匀分布的、范围在[ ``low``, ``high`` )的随机Tensor。其形状为 ``shape`` ，类型为 ``dtype`` 。当 ``high`` 为None时（默认），均匀采样的区间为[0, ``low`` )。 +该OP返回服从均匀分布的、范围在[``low``, ``high``)的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。当 ``high`` 为None时（默认），均匀采样的区间为[0, ``low``)。 参数 :::::::::: - - **low** (int) - 要生成的随机值范围的下限，``low`` 包含在范围中。当 ``high`` 为None时，均匀采样的区间为[0, ``low`` )。默认值为0。 - - **high** (int, 可选) - 要生成的随机值范围的上限，``high`` 不包含在范围中。默认值为None（此时范围是[0, ``low`` )）。 - - **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。默认值为[1]。 + - **low** (int) - 要生成的随机值范围的下限，``low`` 包含在范围中。当 ``high`` 为None时，均匀采样的区间为[0, ``low``)。默认值为0。 + - **high** (int, 可选) - 要生成的随机值范围的上限，``high`` 不包含在范围中。默认值为None，此时范围是[0, ``low``)。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) - 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Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。。默认值为[1]。 - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持int32、int64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型为int64。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：从区间[low，high)内均匀分布采样的随机整数Tensor。该Tensor的数据类型由 ``dtype`` 决定，该Tensor的形状由 ``shape`` 决定。 + Tensor：从区间[``low``，``high``)内均匀分布采样的随机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 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。 - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是int32、int64。 - - ``ValueError`` - 如果 ``high`` 不大于 ``low``；或者 ``high`` 为 None，且 ``low`` 不大于0。 + - ``ValueError`` - 如果 ``high`` 不大于 ``low``；或者 ``high`` 为None，且 ``low`` 不大于0。 代码示例 ::::::::::: @@ -41,12 +41,12 @@ randint paddle.enable_imperative() # example 1: - # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable. + # attr shape is a list which doesn't contain Tensor. result_1 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=[3]) # [0, -3, 2] # example 2: - # attr shape is a list which contains tensor Variable. + # attr shape is a list which contains Tensor. dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2) dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3) result_2 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=[dim_1, dim_2], dtype="int32") @@ -55,7 +55,7 @@ randint # [ 4, -2, 0]] # example 3: - # attr shape is a Variable + # attr shape is a Tensor var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([3])) result_3 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape) # [-2, 2, 3] diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst index c69032059..e465b0c75 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randn_cn.rst @@ -10,21 +10,21 @@ randn -该OP用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态随机分布）的随机Tensor。 +该OP返回符合标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态随机分布）的随机Tensor，形状为 ``shape``，数据类型为 ``dtype``。 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。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) - 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Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。 - **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：符合标准正态分布的随机Tensor。形状为 ``shape`` ，数据类型为 ``dtype`` 。 + Tensor：符合标准正态分布的随机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 ``shape`` 的类型不是list、tuple、Tensor。 - ``TypeError`` - 如果 ``dtype`` 不是float32、float64。 示例代码 @@ -37,12 +37,12 @@ randn paddle.enable_imperative() - # example 1: attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable. + # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor. result_1 = paddle.randn(shape=[2, 3]) # [[-2.923464 0.11934398 -0.51249987] # [ 0.39632758 0.08177969 0.2692008 ]] - # example 2: attr shape is a list which contains tensor Variable. + # example 2: attr shape is a list which contains Tensor. dim_1 = paddle.fill_constant([1], "int64", 2) dim_2 = paddle.fill_constant([1], "int32", 3) result_2 = paddle.randn(shape=[dim_1, dim_2, 2]) @@ -53,7 +53,7 @@ randn # [ 1.1399018 0.48336947] # [ 0.8086993 0.6868893 ]]] - # example 3: attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32. + # example 3: attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32. var_shape = paddle.imperative.to_variable(np.array([2, 3])) result_3 = paddle.randn(var_shape) # [[-2.878077 0.17099959 0.05111201] diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst index b4d78a4a7..d3c756a0f 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randperm_cn.rst @@ -8,7 +8,7 @@ randperm :alias_main: paddle.randperm :alias: paddle.tensor.randperm, paddle.tensor.random.randperm -该OP返回一个数值在0到n-1、随机排列的序列。 +该OP返回一个数值在0到n-1、随机排列的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype``。 参数: :::::::::: @@ -18,7 +18,7 @@ randperm 返回 :::::::::: - Variable：一个数值在0到n-1、随机排列的序列。数据类型为 ``dtype`` 。 + Tensor：一个数值在0到n-1、随机排列的1-D Tensor，数据类型为 ``dtype`` 。 抛出异常 :::::::::: diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst index 6c6f90af2..7cdacfeb4 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_like_cn.rst @@ -13,13 +13,13 @@ zeros_like 参数 :::::::::: - - **x** (Variable) – 输入的多维Tensor，数据类型可以是bool，float16, float32，float64，int32，int64。输出Tensor的形状和 ``x`` 相同。如果 ``dtype`` 为None，则输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。 + - **x** (Tensor) – 输入的多维Tensor，数据类型可以是bool，float16, float32，float64，int32，int64。输出Tensor的形状和 ``x`` 相同。如果 ``dtype`` 为None，则输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。 - **dtype** (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持bool，float16, float32，float64，int32，int64。当该参数值为None时， 输出Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。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：和 ``x`` 具有相同的形状全零Tensor，数据类型为 ``dtype`` 或者和 ``x`` 相同。 + Tensor：和 ``x`` 具有相同的形状全零Tensor，数据类型为 ``dtype`` 或者和 ``x`` 相同。 抛出异常 :::::::::: -- GitLab