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e42996bf
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5月 11, 2020
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S
silingtong123
提交者:
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5月 11, 2020
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add the API document of randint (#2043)
add the doc of chinese document randint
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doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst
+55
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未找到文件。
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/randint_cn.rst
浏览文件 @
e42996bf
.. _cn_api_tensor_randint:
randint
randint
-------------------------------
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.randint(low, high=None, shape=None, out=None, dtype=None, device=None, stop_gradient=False, seed=0, name=None)
该OP使用从区间[low,high)内均匀分布采样的随机整数初始化一个Tensor。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)。
- **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。
- **shape** (list|tuple|Variable,可选)-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。如果shape为None,则会将shape设置为[1]。默认值为None。
- **out** (Variable,可选)-用于存储创建的Tensor,可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None,此时将创建新的Variable来保存输出结果。
- **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str,可选)- 输出Tensor的数据类型,支持数据类型为int32,int64。如果dtype为None,则会将dtype设置为int64。默认值为None。
- **device** (str, 可选)-指定在GPU或CPU上创建Tensor。如果device为None,则将选择运行Paddle程序的设备,默认为None。
- **stop_gradient** (bool,可选)-指定是否停止梯度计算,默认值为False。
- **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。默认为 0。
- **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: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。
- :code:`TypeError`: dtype的类型应该是int32或int64。
- :code:`ValueError`: 该OP的high必须大于low(high为None时,则会先将high设置为low,将low设置为0,再判断low和high的大小关系)。
**代码示例**:
.. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid
import paddle
# example 1:
# attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
result_1 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=[3, 4], dtype="int64")
# example 2:
# attr shape is a list which contains tensor Variable.
dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3)
dim_2 = fluid.layers.fill_constant([1],"int32",5)
result_2 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=[dim_1, dim_2], dtype="int32")
# example 3:
# attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
var_shape = fluid.data(name='var_shape', shape=[2], dtype="int64")
result_3 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape, dtype="int32")
var_shape_int32 = fluid.data(name='var_shape_int32', shape=[2], dtype="int32")
result_4 = paddle.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape_int32, dtype="int64")
# example 4:
# Input only one parameter
# low=0, high=10, shape=[1], dtype='int64'
result_4 = paddle.randint(10)
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