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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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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 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.gamma

mindspore.ops.gamma(shape, alpha, beta, seed=None)

Generates random numbers according to the Gamma random number distribution.

Parameters

• shape (tuple) – The shape of random tensor to be generated. The format is $(N,\ast )$ where $\ast$ means, any number of additional dimensions.

• alpha (Tensor) – The alpha α distribution parameter. It should be greater than 0 with float32 data type.

• beta (Tensor) – The beta β distribution parameter. It should be greater than 0 with float32 data type.

• seed (int) – Seed is used as entropy source for the random number engines to generate pseudo-random numbers, must be non-negative. Default: None, which will be treated as 0.

Returns

Tensor. The shape should be equal to the broadcasted shape between the input shape and shapes of alpha and beta. The dtype is float32.

Raises

• TypeError – If shape is not a tuple.

• TypeError – If neither alpha nor beta is a Tensor.

• TypeError – If seed is not an int.

• TypeError – If dtype of alpha and beta is not float32.

Supported Platforms:

Ascend

Examples

>>> # case 1: alpha_shape is (2, 2)
>>> shape = (3, 1, 2)
>>> alpha = Tensor(np.array([[3, 4], [5, 6]]), mindspore.float32)
>>> beta = Tensor(np.array([1.0]), mindspore.float32)
>>> output = ops.gamma(shape, alpha, beta, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(3, 2, 2)
>>> # case 2: alpha_shape is (2, 3), so shape is (3, 1, 3)
>>> shape = (3, 1, 3)
>>> alpha = Tensor(np.array([[1, 3, 4], [2, 5, 6]]), mindspore.float32)
>>> beta = Tensor(np.array([1.0]), mindspore.float32)
>>> output = ops.gamma(shape, alpha, beta, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(3, 2, 3)
>>> # case 3: beta_shape is (1, 2), the output is different.
>>> shape = (3, 1, 2)
>>> alpha = Tensor(np.array([[3, 4], [5, 6]]), mindspore.float32)
>>> beta = Tensor(np.array([1.0, 2]), mindspore.float32)
>>> output = ops.gamma(shape, alpha, beta, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(output)
[[[ 2.2132034  5.8855834]]
 [ 3.3981476  7.5805717]
[[ 3.3981476  7.5805717]]
 [ 3.7190282 19.941492]
[[ 2.9512358  2.5969937]]
 [ 3.786061   5.160872 ]]]
>>> # case 4: beta_shape is (2, 1), the output is different.
>>> shape = (3, 1, 2)
>>> alpha = Tensor(np.array([[3, 4], [5, 6]]), mindspore.float32)
>>> beta = Tensor(np.array([[1.0], [2.0]]), mindspore.float32)
>>> output = ops.gamma(shape, alpha, beta, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(output)
[[[ 5.6085486  7.8280783]]
 [ 15.97684  16.116285]
[[ 1.8347423  1.713663]]
 [ 3.2434065 15.667398]
[[ 4.2922077  7.3365674]]
 [ 5.3876944  13.159832 ]]]