mindspore.mint.normal
- mindspore.mint.normal(mean, std, vpn梯子 免费 *, generator=None) Tensor[源代码]
根据正态（高斯）随机数分布生成随机数。
- 参数：
mean (Union[Tensor]) - vpn梯子 免费 每个元素的均值，shape与 std 相同。
std (Union[Tensor]) - 每个元素的标准差，shape与 mean 相同。 std 的值大于等于0。
- 关键字参数：
generator vpn梯子 (generator，可选) - MindSpore随机种子。默认值：
None。
- 返回：
Tensor，输出tensor的shape和 mean 的shape相同。
- 异常：
TypeError 免费的vpn梯子 - 如果 mean 或 std vpn梯子 不是Union[float, vpn free Tensor]。
- 支持平台：
Ascend
样例：
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import mint >>> from mindspore import vpn梯子 免费 Tensor >>> mean = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> std = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> output = mint.normal(mean, std) >>> print(output.shape) (3,)
与上面接口类似。但所有生成的元素共享同一个均值。
- 参数：
mean (float) - 每个元素的均值。
std vpn永久免费梯子 (Tensor) - 每个元素的标准差。 std 的值大于等于0。
- 返回：
Tensor，输出tensor的shape和 免费的vpn梯子 std 的shape相同。
- 支持平台：
Ascend
样例：
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import mint >>> from mindspore import Tensor >>> mean = 1. >>> std = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> output = vpn free mint.normal(mean, std) >>> print(output.shape) (3,)
与上面接口类似。但所有生成的元素共享同一个标准差。
- 参数：
mean (Tensor) - 每个元素的均值。
std (float，可选) 免费的vpn梯子 vpn free - 每个元素的标准差。 std 的值大于等于0。默认值：
1.0。
- 返回：
Tensor，输出tensor的shape和 mean 的shape相同。
- 支持平台：
Ascend
样例：
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import mint >>> from mindspore import Tensor >>> mean = Tensor(np.array([1.0, vpn永久免费梯子 2.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> output = mint.normal(mean, 1.0) >>> print(output.shape) (3,)
与上面接口类似。但所有生成的元素共享同一个均值和标准差。输出Tensor的大小由 size 指定。
- 参数：
mean (float) - 每个元素的均值。
std (float) - 每个元素的标准差。
size (tuple) - 输出shape。
- 返回：
Tensor，shape为 size 。
- 支持平台：
Ascend
样例：
>>> import mindspore >>> vpn梯子 免费 import numpy as np >>> from mindspore import mint >>> from mindspore import Tensor >>> output = mint.normal(1.0, 2.0, (2, 4)) >>> print(output.shape) (2, 4)