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:

import paddle.fluid as fluid
input = fluid.layers.data(name="input", shape=[13, 11], dtype='float32')

out = fluid.layers.gaussian_random_batch_size_like(
    input, shape=[-1, 11], mean=1.0, std=2.0)