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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。

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- 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.random_categorical

mindspore.ops.random_categorical(logits, num_sample, seed=0, dtype=mstype.int64)

从一个分类分布中生成随机样本。

警告

Ascend后端不支持随机数重现功能， seed 参数不起作用。

参数：

• logits (Tensor) - 输入Tensor。Shape为 $(batch\mathrm{\_}size,num\mathrm{\_}classes)$ 的二维Tensor。

• num_sample (int) - 要抽取的样本数。只允许使用常量值。

• seed (int) - 随机种子。只允许使用常量值。默认 0 。

• dtype (mindspore.dtype) - 输出的类型。其值必须是mindspore.int16、mindspore.int32或mindspore.int64之一。默认 mstype.int64 。

返回：

Tensor，Shape为 $(batch\mathrm{\_}size,num\mathrm{\_}samples)$ 的输出Tensor。

异常：

• TypeError - 如果 dtype 不是以下类型之一：mindspore.int16、mindspore.int32、mindspore.int64。

• TypeError - 如果 logits 不是Tensor。

• TypeError - 如果 num_sample 或 seed 不是int类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> from mindspore import ops
>>> from mindspore import Tensor
>>> import mindspore.common.dtype as mstype
>>> import numpy as np
>>> logits = Tensor(np.random.random((10, 5)).astype(np.float32), mstype.float32)
>>> net = ops.random_categorical(logits, 8)
>>> result = net.shape
>>> print(result)
(10, 8)