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- 表述不通顺，但不影响理解。

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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.Poisson

class mindspore.ops.Poisson(seed=0, seed2=0)

Produces random non-negative integer values i, distributed according to discrete probability function:

$$\text{P}(i|\mu )=\frac{\exp (-\mu ){\mu }^i}{i!},$$

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.

• mean (Tensor) - μ parameter the distribution was constructed with. The parameter defines mean number of occurrences of the event. It must be greater than 0. With float32 data type.

Outputs:

Tensor. Its shape must be the broadcasted shape of shape and the shape of mean. The dtype is int32.

Raises

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

• TypeError – If shape is not a tuple.

• TypeError – If mean is not a Tensor whose dtype is not float32.

Supported Platforms:

Ascend

Examples

>>> shape = (4, 1)
>>> mean = Tensor(np.array([5.0, 10.0]), mstype.float32)
>>> poisson = ops.Poisson(seed=5)
>>> output = poisson(shape, mean)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(4, 2)