2021-12-04 13:55:42 +08:00
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mindspore.ops.Gamma
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.. py:class:: mindspore.ops.Gamma(*args, **kwargs)
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根据概率密度函数分布生成随机正浮点数x。
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.. math::
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\text{P}(x|α,β) = \frac{\exp(-x/β)}{{β^α}\cdot{\Gamma(α)}}\cdot{x^{α-1}}
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**参数：**
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2021-12-04 20:36:47 +08:00
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- **seed** (int) - 算子层的随机种子，用于生成随机数。必须是非负的。默认值：0。
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2021-12-04 13:55:42 +08:00
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- **seed2** (int)：全局的随机种子，和算子层的随机种子共同决定最终生成的随机数。必须是非负的。默认值：0。
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**输入：**
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- **shape** (tuple) - 待生成的随机Tensor的shape。只支持常量值。
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- **alpha** (Tensor) - α为Gamma分布的shape parameter，主要决定了曲线的形状。其值必须大于0。数据类型为float32。
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- **beta** (Tensor) - β为Gamma分布的inverse scale parameter，主要决定了曲线有多陡。其值必须大于0。数据类型为float32。
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**输出：**
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Tensor。shape是输入 `shape` 以及alpha、beta广播后的shape。数据类型为float32。
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**异常：**
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- **TypeError** - `seed` 和 `seed2` 都不是int。
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- **TypeError** - `alpha` 和 `beta` 都不是Tensor。
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- **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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**支持平台：**
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``Ascend``
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**样例：**
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>>> shape = (3, 1, 2)
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>>> alpha = Tensor(np.array([[3, 4], [5, 6]]), mstype.float32)
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>>> beta = Tensor(np.array([1.0]), mstype.float32)
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>>> gamma = ops.Gamma(seed=3)
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>>> output = gamma(shape, alpha, beta)
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>>> result = output.shape
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>>> print(result)
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(3, 2, 2)
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