pypto.uniform#

产品支持情况#

产品

是否支持

Ascend 950PR/Ascend 950DT

功能说明#

生成指定shape的均匀分布随机数,其元素范围为\([0, 1)\)。 $\( x_i \sim U(0, 1) \)$

函数原型#

uniform(shape: List[int], key: List[int], counter: List[int], alg: List[int], dtype: DataType) -> Tensor

参数说明#

参数名

输入/输出

说明

shape

输入

输出Tensor的形状。
长度支持1-4维。

key

输入

随机数生成器的seed。
长度仅支持为1。

counter

输入

随机数生成器的计数器。
长度仅支持为2。

alg

输入

随机数生成算法,当前仅支持值1(Philox算法),3(auto_select,选择Philox算法)。
长度仅支持为1。

dtype

输入

输出Tensor的数据类型。
支持的数据类型为:DT_FP32, DT_FP16, DT_BF16。

约束说明#

  • 只在A5上支持。

  • 不支持shape切分多个view shape,view shape必须和输入的shape一致。

  • tile shape尾轴必须是4的倍数。

返回值说明#

返回一个指定shape、数据类型为dtype的Tensor,其元素服从均匀分布,元素范围为\([0, 1)\)

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前,应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输入一致。

如输入shape为[m, n],TileShape设置为[m1, n1], 则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 4)

接口调用示例#

shape = [4, 4]
key = [1234]
counter = [0, 1]
alg = [1]
dtype = pypto.DT_FP32

y = pypto.uniform(shape, key, counter, alg, dtype)

结果示例如下:

输出数据y: [[0.1689806  0.9725481  0.90036285 0.16582811]
            [0.1454581  0.48029935 0.02495587 0.99239147]
            [0.02835405 0.10649502 0.45283175 0.87260246]
            [0.6877538  0.24809706 0.95886254 0.24039495]]