gaussian_random_batch_size_like

  • paddle.fluid.layers.gaussian_random_batch_size_like(input, shape, input_dim_idx=0, output_dim_idx=0, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32')[源代码]

使用高斯随机发生器初始化张量。高斯分布的默认均值（mean）为0，默认标准差（std）为 1 。用户可以通过输入参数设置 mean 和 std 。

  • 参数：
    • input （Variable）- 其 input_dim_idx'th 维度指定 batch_size 的张量（Tensor）。
    • shape （tuple|list）- 输出的形状。
    • input_dim_idx （Int）- （默认值0）输入批量大小维度的索引。
    • output_dim_idx （Int）- （默认值0）输出批量大小维度的索引。
    • mean （float）- （默认值 0.0）高斯分布的平均值（或中心值）。
    • std （float）- （默认值 1.0）高斯分布的标准差（std或spread）。
    • seed （int）- （默认值为 0）用于随机数发生器的随机种子。0表示使用系统生成的种子。请注意，如果seed不为0，则此算子每次将始终生成相同的随机数。
    • dtype （np.dtype | core.VarDesc.VarType | str）- 输出数据的类型，float32、float_16、int 等。

返回：指定形状的张量，由从高斯分布抽样产生的随机数所填充。

返回类型：Variable

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. input = fluid.layers.data(name="input", shape=[13, 11], dtype='float32')
  3.  
  4. out = fluid.layers.gaussian_random_batch_size_like(
  5.     input, shape=[-1, 11], mean=1.0, std=2.0)