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mindspore.ops.UniformInt
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.. py:class:: mindspore.ops.UniformInt(seed=0, seed2=0)
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根据均匀分布在区间 `[minval, maxval)` 中生成随机数，即根据离散概率函数分布：
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.. math::
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\text{P}(i|a,b) = \frac{1}{b-a+1},
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其中 :math:`a` 为分布区间的最小值 `minval` ， :math:`b` 为分布区间的最大值 `maxval` 。
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.. note::
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`minval` 中的数值在广播后必须严格小于 `maxval` 。
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参数：
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- **seed** (int) - 随机种子，非负值。默认值：0。
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- **seed2** (int) - 随机种子2，用来防止随机种子冲突，非负值。默认值：0。
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输入：
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- **shape** (tuple) - 目标Tensor的shape。只允许常量值。
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- **minval** (Tensor) - 分布参数， :math:`a` 。
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决定可能生成的最小值，数据类型为int32。需为标量。
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- **maxval** (Tensor) - 分布参数， :math:`b` 。
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决定生成随机数的上限，数据类型为int32。需为标量。
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输出：
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Tensor。shape为输入 `shape` ，数据类型支持int32。
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异常：
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- **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 不是int类型。
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- **TypeError** - `shape` 不是Tuple。
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- **TypeError** - `minval` 或 `maxval` 不是Tensor。
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- **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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