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mindspore.ops.RandomGamma
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.. py:class:: mindspore.ops.RandomGamma(seed=0, seed2=0)
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根据概率密度函数分布生成随机正值浮点数x。
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.. note::
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- 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。
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- 全局的随机种子和算子层的随机种子都未设置或都设置为0：完全随机。
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- 全局的随机种子设置了，算子层的随机种子未设置：采用全局的随机种子和0拼接。
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- 全局的随机种子未设置，算子层的随机种子设置了：使用0和算子层的随机种子拼接。
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- 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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参数：
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- **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`` 。
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- **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`` 。
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输入：
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- **shape** (tuple) - 待生成的随机Tensor的shape。只支持常量值。
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- **alpha** (Tensor) - `alpha` 为RandomGamma分布的shape参数，主要决定了曲线的形状，其值必须大于0。数据类型为float32。
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输出：
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Tensor。shape是输入 `shape`， `alpha` 相连后的shape。数据类型与 `alpha` 一致。
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异常：
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- **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 的数据类型不是int。
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- **TypeError** - `shape` 或 `alpha` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `shape` 或 `alpha` 的数据类型不是float32。
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- **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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