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modify the op of uniform_random_batch_size_like_cn document (#1276)

update uniform_random_batch_size_like_cn.rst
上级 63d3d903
...@@ -5,21 +5,38 @@ uniform_random_batch_size_like ...@@ -5,21 +5,38 @@ uniform_random_batch_size_like
.. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random_batch_size_like(input, shape, dtype='float32', input_dim_idx=0, output_dim_idx=0, min=-1.0, max=1.0, seed=0) .. py:function:: paddle.fluid.layers.uniform_random_batch_size_like(input, shape, dtype='float32', input_dim_idx=0, output_dim_idx=0, min=-1.0, max=1.0, seed=0)
uniform_random_batch_size_like算子。 该OP使用从均匀分布中采样的随机值初始化一个Tensor,且该Tensor指定维度将被设置为与输入Tensor指定维度相同的值。
此算子使用与输入张量(Tensor)相同的batch_size初始化张量(Tensor),并使用从均匀分布中采样的随机值。 ::
示例1:
给定:
input =[[0.946741 , 0.1357001 , 0.38086128]] # input.shape=[1,3]
shape=[2,4]
则:
result=[[ 0.3443427 , -0.23056602, 0.3477049 , 0.06139076]] # result.shape=[1,4]
示例2:
给定:
input =[[0.946741 , 0.1357001 , 0.38086128]] # input.shape=[1,3]
shape=[2,4]
input_dim_idx=1
output_dim_idx=1
则:
result=[[-0.23133647, -0.84195036, 0.21441269],
[-0.08774924, 0.25605237, -0.09403259]] # result.shape=[2,3]
参数: 参数:
- **input** (Variable)- 其input_dim_idx'th维度指定batch_size的张量(Tensor) - **input** (Variable)- 输入Tensor,input_dim_idx将指定其维度用来设置输出Tensor的指定维度
- **shape** (元组|列表)- 输出的形状 - **shape** (list|tuple)- 输出Tensor的维度,其中output_dim_idx参数指定维度将被设置为与输入Tensor指定维度相同的值。数据类型为int
- **input_dim_idx** (Int)- 默认值0.输入批量大小维度的索引 - **input_dim_idx** (int,可选)- 输入Tensor指定维度的索引,数据类型为int。默认值为0
- **output_dim_idx** (Int)- 默认值0.输出批量大小维度的索引 - **output_dim_idx** (int,可选)- 输出Tensor指定维度的索引,数据类型为int。默认值为0
- **min** (Float)- (默认 1.0)均匀随机的最小值 - **min** (float,可选)- 均匀随机的最小值,为闭区间。数据类型为float。默认值为 1.0
- **max** (Float)- (默认 1.0)均匀随机的最大值 - **max** (float,可选)- 均匀随机的最大值,为开区间。数据类型为float。默认值为1.0
- **seed** (Int)- (int,default 0)用于生成样本的随机种子。0表示使用系统生成的种子。注意如果seed不为0,则此算子将始终每次生成相同的随机数 - **seed** (int,可选)- 用于生成样本的随机种子。0表示使用系统生成的种子,数据类型为int。注意如果seed不为0,则此算子将始终每次生成相同的随机数。默认值为0
- **dtype** (np.dtype | core.VarDesc.VarType | str) - 数据类型:float32,float_16,int等 - **dtype** (np.dtype | core.VarDesc.VarType | str,可选) - 输出Tensor的数据类型,支持float32(默认), float64
返回: 指定形状的张量(Tensor)将使用指定值填充 返回: 表示随机初始化结果的Tensor,数据类型由dtype参数设置,该Tensor的维度由shape参数和输入Tensor的指定维度共同决定
返回类型: Variable 返回类型: Variable
...@@ -30,10 +47,18 @@ uniform_random_batch_size_like算子。 ...@@ -30,10 +47,18 @@ uniform_random_batch_size_like算子。
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.layers as layers import paddle.fluid.layers as layers
input = layers.data(name="input", shape=[13, 11], dtype='float32') input = layers.data(name="input", shape=[13, 11], dtype='float32')
out = layers.uniform_random_batch_size_like(input, [-1, 11]) # examp 1:
# input_dim_idx和output_dim_idx使用默认值
out1 = layers.uniform_random_batch_size_like(input, [3, 5])
out1_shape = layers.shape(out1) # [13,5]
# example 2:
# input_dim_idx和output_dim_idx使用指定值
out2=layers.uniform_random_batch_size_like(input, [3, 5], input_dim_idx=1, output_dim_idx=1)
out2_shape = layers.shape(out2) # [3,11]
......
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