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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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- 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.assign

mindspore.ops.assign(variable, value)

为网络参数赋值。

variable 和 value 遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。如果它们具有不同的数据类型，则低精度数据类型将转换为相对最高精度的数据类型。

参数：

• variable (Parameter) - 网络参数。shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意数量的附加维度。

• value (Tensor) - 要分配的值，shape与 variable 相同。

返回：

Tensor，数据类型和shape与 variable 相同。

异常：

• TypeError - 如果 variable 不是Parameter。

• TypeError - 如果 value 不是Tensor。

• RuntimeError - 如果 variable 和 value 不支持参数的数据类型转换。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> value = Tensor([2.0], mindspore.float32)
>>> variable = mindspore.Parameter(Tensor([1.0], mindspore.float32), name="variable")
>>> ops.assign(variable, value)
>>> print(variable.asnumpy())
[2.]