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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.UniformInt

class mindspore.ops.UniformInt(*args, **kwargs)

Produces random integer values i, uniformly distributed on the closed interval [minval, maxval), that is, distributed according to the discrete probability function:

$$\text{P}(i|a,b)=\frac{1}{b-a+1},$$

Note

The number in tensor minval must be strictly less than maxval at any position after broadcasting.

Parameters

• seed (int) – Random seed, must be non-negative. Default: 0.

• seed2 (int) – Random seed2, must be non-negative. Default: 0.

Inputs:

• shape (tuple) - The shape of random tensor to be generated. Only constant value is allowed.

• minval (Tensor) - The distribution parameter, a. It defines the minimum possibly generated value, with int32 data type. Only one number is supported.

• maxval (Tensor) - The distribution parameter, b. It defines the maximum possibly generated value, with int32 data type. Only one number is supported.

Raises

• TypeError – If neither seed nor seed2 is an int.

• TypeError – If shape is not a tuple.

• TypeError – If neither minval nor maxval is a Tensor.

• ValueError – If shape is not a constant value.

Outputs:

Tensor. The shape is the same as the input ‘shape’, and the data type is int32.

Supported Platforms:

Ascend GPU

Examples

>>> shape = (2, 4)
>>> minval = Tensor(1, mstype.int32)
>>> maxval = Tensor(5, mstype.int32)
>>> uniform_int = ops.UniformInt(seed=10)
>>> output = uniform_int(shape, minval, maxval)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(2, 4)