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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 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。

正确性

- 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.rand_like

mindspore.ops.rand_like(input, seed=None, *, dtype=None)

返回一个Tensor，shape和dtype由输入决定，其元素为服从均匀分布的 $[0,1)$ 区间的数字。

参数：

• input (Tensor) - 输入的Tensor，用来决定输出Tensor的shape和默认的dtype。

• seed (int，可选) - 随机种子，必须大于或等于0。默认值： None ，值将取 0 。

关键字参数：

• dtype (mindspore.dtype，可选) - 指定的输出Tensor的dtype，必须是float类型。如果是 None ，input 的dtype会被使用。默认值： None 。

返回：

Tensor，shape和dtype由输入决定其元素为服从均匀分布的 $[0,1)$ 区间的数字。

异常：

• TypeError - 如果 seed 不是非负整数。

• ValueError - 如果 dtype 不是一个 mstype.float_type 类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> a = Tensor([[2, 3, 4], [1, 2, 3]])
>>> print(ops.rand_like(a, dtype=ms.float32))
[[4.1702199e-01 9.9718481e-01 7.2032452e-01]
 [9.3255734e-01 1.1438108e-04 1.2812445e-01]]