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mindspore.ops.UniformReal
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.. py:class:: mindspore.ops.UniformReal(seed=0, seed2=0)
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生成随机的浮点数，这些数均匀分布在[0,1)范围内。
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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没设置或都设置为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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- 目前在Ascend平台上不支持 `shape` 为Tensor类型，CPU/GPU平台支持。当输入为Tensor的时候，支持的数据类型：
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- GPU：int32、int64。
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- CPU：int16、int32、int64。
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.. warning::
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Ascend后端不支持随机数重现功能，参数 `seed` 和 `seed2` 不起作用。
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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** (Union[tuple, Tensor]) - 待生成的Tensor的shape。只支持常量值。
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输出：
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Tensor。shape与输入 `shape` 相同。数据类型为float32。
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异常：
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- **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 不是int。
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- **TypeError** - `shape` 不是tuple或Tensor。
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- **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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