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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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- 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。

风险提示

- 风险提示:

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- 内容合规:

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mindspore.ops.StandardLaplace

class mindspore.ops.StandardLaplace(seed=0, seed2=0)[源代码]

生成符合标准Laplace(mean=0, lambda=1)分布的随机数。 其概率密度函数为:

f(x)=12exp(|x|)

参数:

  • seed (int) - 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。

  • seed2 (int) - 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。

输入:

  • shape (Union[tuple, Tensor]) - 待生成的Tensor的shape。当为tuple类型时,只支持常量值;当为Tensor类型时,支持动态Shape。

输出:

Tensor。shape为输入 shape 。数据类型支持float32。

异常:

  • TypeError - seedseed2 不是int。

  • TypeError - shape 既不是tuple,也不是Tensor。

  • ValueError - seedseed2 不是非负的int。

  • ValueError - shape 为tuple时,包含非正的元素。

支持平台:

Ascend CPU

样例:

>>> shape = (4, 16)
>>> stdlaplace = ops.StandardLaplace(seed=2)
>>> output = stdlaplace(shape)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(4, 16)