gaussian_random¶

paddle.fluid.layers. gaussian_random ( shape, mean=0.0, std=1.0, seed=0, dtype='float32', name=None ) [源代码] ¶

该OP返回数值符合高斯随机分布的Tensor，形状为 shape，数据类型为 dtype。

参数：

• shape (list|tuple|Tensor) - 生成的随机Tensor的形状。如果 shape 是list、tuple，则其中的元素可以是int，或者是形状为[1]且数据类型为int32、int64的Tensor。如果 shape 是Tensor，则是数据类型为int32、int64的1-D Tensor。

• mean (float|int, 可选) - 输出Tensor的均值，支持的数据类型：float、int。默认值为0.0。

• std (float|int, 可选) - 输出Tensor的标准差，支持的数据类型：float、int。默认值为1.0。

• seed (int, 可选) - 随机数种子，默认值为 0。注：seed 设置为 0 表示使用系统的随机数种子。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 (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType, 可选) - 输出Tensor的数据类型，支持float32、float64。默认值为float32。

• name (str, 可选) - 输出的名字。一般无需设置，默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name 。

返回：

Tensor：符合高斯随机分布的Tensor，形状为 shape，数据类型为 dtype。

抛出异常：

• TypeError - 如果 shape 的类型不是list、tuple、Tensor。

• TypeError - 如果 dtype 不是float32、float64。

代码示例：

# 静态图使用
import numpy as np
from paddle import fluid

x = fluid.layers.gaussian_random((2, 3), std=2., seed=10)

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
start = fluid.default_startup_program()
main = fluid.default_main_program()

exe.run(start)
x_np, = exe.run(main, feed={}, fetch_list=[x])

x_np
# array([[2.3060477, 2.676496 , 3.9911983],
#        [0.9990833, 2.8675377, 2.2279181]], dtype=float32)

# 动态图使用
import numpy as np
from paddle import fluid
import paddle.fluid.dygraph as dg

place = fluid.CPUPlace()
with dg.guard(place) as g:
    x = fluid.layers.gaussian_random((2, 4), mean=2., dtype="float32", seed=10)
    x_np = x.numpy()
x_np
# array([[2.3060477 , 2.676496  , 3.9911983 , 0.9990833 ],
#        [2.8675377 , 2.2279181 , 0.79029655, 2.8447366 ]], dtype=float32)