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mindspore.ops.ParameterizedTruncatedNormal
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.. py:class:: mindspore.ops.ParameterizedTruncatedNormal(seed=0, seed2=0)
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返回一个具有指定shape的Tensor，其数值取自截断正态分布。
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当其shape为 :math:`(batch_size, *)` 的时候， `mean` 、 `stdevs` 、 `min` 和 `max` 的shape应该为 :math:`()` 或者 :math:`(batch_size, )` 。
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.. note::
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在广播之后，在任何位置， `min` 的值必须严格小于 `max` 的值。
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参数：
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- **seed** (int，可选) - 随机数种子。如果 `seed` 或者 `seed2` 被设置为非零，则使用这个非零值。否则使用一个随机生成的种子。默认值：0。
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- **seed2** (int，可选) - 另一个随机种子，避免发生冲突。默认值：0。
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输入：
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- **shape** (Tensor) - 生成Tensor的shape。数据类型必须是int32或者int64。
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- **mean** (Tensor) - 截断正态分布均值。数据类型必须是float16、float32或者float64。
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- **stdevs** (Tensor) - 截断正态分布的标准差。其值必须大于零，数据类型与 `mean` 一致。
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- **min** (Tensor) - 最小截断值，数据类型与 `mean` 一致。
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- **max** (Tensor) - 最大截断值，数据类型与 `mean` 一致。
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输出：
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Tensor，其shape由 `shape` 决定，数据类型与 `mean` 一致。
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异常：
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- **TypeError** - `shape` 、 `mean` 、 `stdevs` 、 `min` 和 `max` 数据类型不支持。
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- **TypeError** - `mean` 、 `stdevs` 、 `min` 和 `max` 的shape不一致。
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- **TypeError** - `shape` 、 `mean` 、 `stdevs` 、 `min` 和 `max` 不全是Tensor。
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- **ValueError** - 当其 `shape` 为 :math:`(batch_size, *)` 时， `mean` 、 `stdevs` 、 `min` 或者 `max` 的shape不是 :math:`()` 或者 :math:`(batch_size, )` 。
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- **ValueError** - `shape` 的元素不全大于零。
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- **ValueError** - `stdevs` 的值不全大于零。
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- **ValueError** - `shape` 的的元素个数小于2。
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- **ValueError** - `shape` 不是一维Tensor。
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