比较与torch.randint_like的差异

torch.randint_like

torch.randint_like(input, low=0, high, *, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format)

更多内容详见torch.randint_like。

mindspore.ops.randint_like

mindspore.ops.randint_like(input, low, high, *, dtype=None, seed=None)

更多内容详见mindspore.ops.randint_like。

差异对比

PyTorch：low 为可选输入，默认值为0。

MindSpore：low 为必选输入，无默认值。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	input	input	无差异
	参数2	low	low	PyTorch中 low 有默认值0，MindSpore不存在默认值
	参数3	high	high	无差异
	参数4	dtype	dtype	无差异
	参数5	layout	-	通用差异
	参数6	device	-	通用差异
	参数7	requires_grad	-	通用差异
	参数8	memory_format	-	通用差异
	参数9	-	seed	通用差异

代码示例

# PyTorch
import torch

# PyTorch 无需传入low的值，相当于MindSpore中low=0。
x = torch.tensor([[2, 3], [1, 2]], dtype=torch.int32)
y = torch.randint_like(x, 10)
print(tuple(y.shape))
# (2, 2)

# MindSpore
import mindspore

# MindSpore 必须将torch中low的默认值（此处为0），作为输入传入。
x = mindspore.Tensor([[2, 3], [1, 2]], mindspore.int32)
x = mindspore.ops.randint_like(x, 0, 10)
print(x.shape)
# (2, 2)