uniform¶
返回数值服从范围[min, max)内均匀分布的随机 Tensor，形状为 shape，数据类型为 dtype。
示例 1:
给定：
shape=[1,2]
则输出为：
result=[[0.8505902, 0.8397286]]
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[]且数据类型为 int32、int64 的 0-D Tensor。如果shape是 Tensor，则是数据类型为 int32、int64 的 1-D Tensor。dtype (str|np.dtype，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 float32、float64。默认值为 None。
min (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的下限，min 包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为-1.0。
max (float|int，可选) - 要生成的随机值范围的上限，max 不包含在范围中。支持的数据类型：float、int。默认值为 1.0。
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。支持的数据类型：int。默认为 0。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor：数值服从范围[min, max)内均匀分布的随机 Tensor，形状为 shape，数据类型为 dtype。
代码示例¶
import paddle
# example 1:
# attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
out1 = paddle.uniform(shape=[3, 4])
# [[ 0.84524226, 0.6921872, 0.56528175, 0.71690357], # random
# [-0.34646994, -0.45116323, -0.09902662, -0.11397249], # random
# [ 0.433519, 0.39483607, -0.8660099, 0.83664286]] # random
# example 2:
# attr shape is a list which contains Tensor.
dim1 = paddle.to_tensor(2, 'int64')
dim2 = paddle.to_tensor(3, 'int32')
out2 = paddle.uniform(shape=[dim1, dim2])
# [[-0.9951253, 0.30757582, 0.9899647 ], # random
# [ 0.5864527, 0.6607096, -0.8886161]] # random
# example 3:
# attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
shape_tensor = paddle.to_tensor([2, 3])
out3 = paddle.uniform(shape_tensor)
# [[-0.8517412, -0.4006908, 0.2551912 ], # random
# [ 0.3364414, 0.36278176, -0.16085452]] # random