randint

paddle.fluid.layers.randint(low, high=None, shape=None, out=None, dtype=None, device=None, stop_gradient=False, seed=0, name=None)[源代码]

该OP使用从区间[low，high)内均匀分布采样的随机整数初始化一个Tensor。当high为None时（默认），均匀采样的区间为[0,low)。

参数

  • low (int)-要生成的随机值范围的下限，low包含在范围中。当high为None时，均匀采样的区间为[0,low)。
  • high (int，可选)-要生成的随机值范围的上限，high不包含在范围中。默认值为None。
  • shape (list|tuple|Variable，可选)-输出Tensor的维度，shape类型支持list，tuple，Variable。如果shape类型是list或者tuple，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，其中整数的数据类型为int，Tensor的数据类型为int32或int64。如果shape的类型是Variable，则是1D的Tensor，Tensor的数据类型为int32或int64。如果shape为None，则会将shape设置为[1]。默认值为None。
  • out (Variable，可选)-用于存储创建的Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。
  • dtype (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选)- 输出Tensor的数据类型，支持数据类型为int32，int64。如果dtype为None，则会将dtype设置为int64。默认值为None。
  • device (str， 可选)-指定在GPU或CPU上创建Tensor。如果device为None，则将选择运行Paddle程序的设备，默认为None。
  • stop_gradient (bool，可选)-指定是否停止梯度计算，默认值为False。
  • seed (int，可选)-随机种子，用于生成样本。0表示使用系统生成的种子。注意如果种子不为0，该操作符每次都生成同样的随机数。默认为 0。
  • name (str，可选)-具体用法请参见:ref:api_guide_Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回

表示一个随机初始化结果的Tensor，该Tensor的数据类型由dtype参数决定，该Tensor的维度由shape参数决定。

返回类型

Variable

抛出异常

  • TypeError: shape的类型应该是list、tuple 或 Variable。
  • TypeError: dtype的类型应该是int32或int64。
  • ValueError: 该OP的high必须大于low（high为None时，则会先将high设置为low，将low设置为0，再判断low和high的大小关系）。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  3. # example 1:
  4. # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
  5. result_1 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=[3, 4], dtype="int64")
  7. # example 2:
  8. # attr shape is a list which contains tensor Variable.
  9. dim_1 = fluid.layers.fill_constant([1],"int64",3)
  10. dim_2 = fluid.layers.fill_constant([1],"int32",5)
  11. result_2 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=[dim_1, dim_2], dtype="int32")
  13. # example 3:
  14. # attr shape is a Variable, the data type must be int64 or int32.
  15. var_shape = fluid.data(name='var_shape', shape=[2], dtype="int64")
  16. result_3 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape, dtype="int32")
  17. var_shape_int32 = fluid.data(name='var_shape_int32', shape=[2], dtype="int32")
  18. result_4 = fluid.layers.randint(low=-5, high=5, shape=var_shape_int32, dtype="int64")
  20. # example 4:
  21. # Input only one parameter
  22. # low=0, high=10, shape=[1], dtype='int64'
  23. result_4 = fluid.layers.randint(10)