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5a96e68502
commit
c6ca767e23
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@ -1,6 +1,6 @@
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mindspore.Tensor.clamp
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.. py:method:: mindspore.Tensor.clamp(min, max)
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.. py:method:: mindspore.Tensor.clamp(min=None, max=None)
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详情请参考 :func:`mindspore.ops.clamp`。
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@ -1,6 +1,6 @@
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mindspore.Tensor.clip
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.. py:method:: mindspore.Tensor.clip(min, max)
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.. py:method:: mindspore.Tensor.clip(min=None, max=None)
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:func:`mindspore.Tensor.clamp` 的别名。
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@ -3,4 +3,4 @@ mindspore.Tensor.unfold
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.. py:method:: mindspore.Tensor.unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)
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详情请参考 :func:`mindspore.ops.unfold` 。
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||||
详情请参考 :func:`mindspore.ops.unfold`。
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@ -28,5 +28,6 @@
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- **values** (Tensor) - 输入Tensor的最小值，其shape与索引相同。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
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- **TypeError** - `axis` 不是int。
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@ -16,7 +16,7 @@
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- **noise** (str，可选) - 可选string，其值可以为： `uniform` 、 `gaussian` 和 `zero` 。
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窗口由输入大小和偏移决定，如果窗口与输入部分没有重叠，则填充随机噪声。当 `noise` 为 `uniform` 或者 `gaussian` ，
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其填充结果是变量。当 `noise` 为 `zero` ，则 `uniform_noise` 必须为False，这样填充的噪声才是0，保证了结果的正确。
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当 `uniform_noise` 为True， `noise` 仅可以为 `uniform` 。当 `uniform_noise` 为False， `noise`可以为 `uniform` 、 `gaussian` 和 `zero` 。
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||||
当 `uniform_noise` 为True， `noise` 仅可以为 `uniform` 。当 `uniform_noise` 为False， `noise` 可以为 `uniform` 、 `gaussian` 和 `zero` 。
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默认为 `uniform` 。
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输入：
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@ -11,9 +11,9 @@ mindspore.ops.Histogram
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低于最小值和高于最大值的元素将被忽略。
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参数：
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- **bins** (int， 可选) - 直方图箱的数量，可选。默认值：100。若指定，则必须为正数。
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- **min** (float，可选) - 范围下端（含）的可选浮点数。默认值：0.0。
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- **max** (float，可选) - 范围上限（含）的可选浮点数。默认值：0.0。
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- **bins** (int, 可选) - 直方图箱的数量，可选。默认值：100。若指定，则必须为正数。
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||||
- **min** (float, 可选) - 范围下端（含）的可选浮点数。默认值：0.0。
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- **max** (float, 可选) - 范围上限（含）的可选浮点数。默认值：0.0。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入Tensor，类型支持： :math:`[float16, float32, int32]` 。
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@ -10,7 +10,7 @@ mindspore.ops.ListDiff
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表示每个 `out` 元素在 `x` 中的位置。即： :math:`out[i] = x[idx[i]] for i in [0, 1, ..., len(out) - 1]` 。
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参数：
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- **out_idx** (:class:`mindspore.dtype` ，可选) - `idx` 的数据类型，可选值： `mindspore.dtype.int32` 和 `mindspore.dtype.int64` 。默认值： `mindspore.dtype.int32` 。
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||||
- **out_idx** (:class:`mindspore.dtype`，可选) - `idx` 的数据类型，可选值： `mindspore.dtype.int32` 和 `mindspore.dtype.int64` 。默认值： `mindspore.dtype.int32` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 一个1-D Tensor。保留的值。类型支持：[float16, float32, float64, uint8, uint16, int8, int16, int32, int64]。
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@ -21,7 +21,7 @@ mindspore.ops.NonDeterministicInts
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异常：
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- **TypeError** - `shape` 不是Tensor。
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- **ValueError** - `dtype` 不是mindspore.int32或mindspore.int64。
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- **TypeError** - `dtype` 不是mindspore.int32或mindspore.int64。
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- **ValueError** - `shape` 中含有负数。
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- **ValueError** - `shape` 元素个数少于2。
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- **ValueError** - `shape` 不是一维Tensor。
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@ -23,5 +23,5 @@ mindspore.ops.RandomPoisson
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异常：
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- **TypeError** - `shape` 不是Tensor或数据类型不是int32或int64。
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- **TypeError** - `dtype` 数据类型不是int32或int64。
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- **TypeError** - `shape` 不是一维Tensor。
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- **ValueError** - `shape` 不是一维Tensor。
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- **ValueError** - `shape` 的元素存在负数。
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@ -29,8 +29,7 @@ mindspore.ops.ScaleAndTranslate
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- **TypeError** - `size` 不是int32类型。
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- **TypeError** - `scale` 不是float32类型。
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- **TypeError** - `translation` 不是Tensor或者数据类型不是float32。
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- **ValueError** - `kernel_type` 不在列表里面：["lanczos1", "lanczos3", "lanczos5", "gaussian", "box", "triangle",
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"keyscubic", "mitchellcubic"]。
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||||
- **ValueError** - `kernel_type` 不在列表里面：["lanczos1", "lanczos3", "lanczos5", "gaussian", "box", "triangle", "keyscubic", "mitchellcubic"]。
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- **ValueError** - `images` 的秩不等于4。
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- **ValueError** - `size` 的shape不是 :math:`(2,)` 。
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- **ValueError** - `scale` 的shape不是 :math:`(2,)` 。
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@ -14,7 +14,7 @@ mindspore.ops.TrilIndices
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- **row** (int) - 2-D 矩阵的行数。
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- **col** (int) - 2-D 矩阵的列数。
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- **offset** (int，可选) - 对角线偏移量。默认值：0。
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- **dtype** (:class:`mindspore.dtype` ，可选) - 指定输出Tensor数据类型，支持的数据类型为 `mindspore.int32` 和 `mindspore.int64` ，默认值： `mindspore.int32` 。
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||||
- **dtype** (:class:`mindspore.dtype`，可选) - 指定输出Tensor数据类型，支持的数据类型为 `mindspore.int32` 和 `mindspore.int64` ，默认值： `mindspore.int32` 。
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输出：
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- **y** (Tensor) - 矩阵的下三角形部分的索引。数据类型由 `dtype` 指定，shape为 :math:`(2, tril_size)` ，其中， `tril_size` 为下三角矩阵的元素总数。
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@ -24,7 +24,7 @@ mindspore.ops.TruncatedNormal
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异常：
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- **TypeError** - `shape` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `dtype` 或 `shape` 的数据类型不支持。
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- **ValueError** - `seed` 不是整数。
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- **TypeError** - `seed` 不是整数。
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- **ValueError** - `shape` 的元素不全大于零。
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- **ValueError** - `shape` 不是一维Tensor。
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- **ValueError** - 输出Tensor的元素个数大于1000000。
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@ -272,11 +272,11 @@ def where(condition, x, y):
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r"""
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Returns a tensor whose elements are selected from either `x` or `y` depending on `condition`.
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..math::
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.. math::
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output_i = \begin{cases} x_i,\quad &if\ condition_i \\ y_i,\quad &otherwise \end{cases}
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Args:
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condition (Bool Tensor, bool, scalar): If True, yield `x` otherwise yield `y`.
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condition (Union[Bool Tensor, bool, scalar]): If True, yield `x` otherwise yield `y`.
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x (Union[Tensor, Scalar]): Value (if `x` is a scalar) or values selected at indices where condition is True.
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||||
y (Union[Tensor, Scalar]): Value (if `y` is a scalar) or values selected at indices where condition is False.
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@ -390,7 +390,7 @@ def angle(x):
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is the imaginary part. The argument returned by this function is of the form atan2(b,a).
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Args:
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x (Tensor) - The input tensor. types: complex64, complex128.
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x (Tensor): The input tensor. types: complex64, complex128.
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Returns:
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Tensor, has the float32 or float64 type and the same shape as input.
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@ -78,7 +78,7 @@ def coo_cos(x: COOTensor) -> COOTensor:
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Raises:
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TypeError: If `x` is not a COOTensor.
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TypeError: If dtype of `x` is not float16, float32 or float64, complex64,
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complex128.
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complex128.
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Supported Platforms:
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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@ -507,7 +507,7 @@ class Assert(PrimitiveWithInfer):
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Args:
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summarize (int, optional): The number of entries to be printed in each tensor while the given condition is
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identified to be False. Default: None.
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identified to be False. Default: None.
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Inputs:
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- **condition** (Union[Tensor[bool], bool]) - The condition to be identified.
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