39 lines
2.2 KiB
ReStructuredText
39 lines
2.2 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.Gamma
|
||
===================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.ops.Gamma(seed=0, seed2=0)
|
||
|
||
根据概率密度函数分布生成随机正值浮点数x。函数定义如下：
|
||
|
||
.. math::
|
||
|
||
\text{P}(x|α,β) = \frac{\exp(-x/β)}{{β^α}\cdot{\Gamma(α)}}\cdot{x^{α-1}}
|
||
|
||
.. 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。
|
||
- 全局随机种子和算子层随机种子均未设置或均为0时：生成完全随机数。
|
||
- 全局随机种子已设置，但算子层随机种子未设置时：将全局随机种子与0进行拼接。
|
||
- 全局随机种子未设置，但算子层随机种子已设置时：将0与算子层随机种子进行拼接。
|
||
- 全局随机种子和算子层随机种子均已设置时：将全局随机种子与算子层随机种子进行拼接。
|
||
|
||
.. warning::
|
||
Ascend后端不支持随机数重现功能， `seed` 和 `seed2` 参数不起作用。
|
||
|
||
参数：
|
||
- **seed** (int，可选) - 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，可选) - 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`` 。
|
||
|
||
输入：
|
||
- **shape** (tuple) - 待生成的随机Tensor的shape。只支持常量值。
|
||
- **alpha** (Tensor) - α为Gamma分布的shape parameter，主要决定了曲线的形状。其值必须大于0。数据类型为float32。
|
||
- **beta** (Tensor) - β为Gamma分布的inverse scale parameter，主要决定了曲线有多陡。其值必须大于0。数据类型为float32。
|
||
|
||
输出：
|
||
Tensor。shape是输入 `shape`， `alpha`， `beta` 广播后的shape。数据类型为float32。
|
||
|
||
异常：
|
||
- **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 的数据类型不是int。
|
||
- **TypeError** - `alpha` 或 `beta` 不是Tensor。
|
||
- **TypeError** - `alpha` 或 `beta` 的数据类型不是float32。
|
||
- **ValueError** - `shape` 不是常量值。
|