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mindspore.ops.LogNormalReverse
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.. py:class:: mindspore.ops.LogNormalReverse(mean=1.0, std=2.0)
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用给定均值和标准差初始化对数正态分布，并以此填充输入Tensor的元素。
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.. math::
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\text{f}(x;1.0,2.0)=\frac{1}{x\delta \sqrt[]{2\pi} }e^{-\frac{(\ln x-\mu )^2}{2\delta ^2} }
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参数：
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- **mean** (float，可选) - 正态分布的均值，float类型。默认值：1.0。
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- **std** (float，可选) - 正态分布的标准差，float类型。默认值：2.0。
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输入：
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- **input** (Tensor) - 要用对数正态分布生成的Tensor。必须是以下类型之一：float16、float32。
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输出：
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Tensor，与 `input` 的shape及数据类型相同。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `input` 不是Tensor。
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- **ValueError** - 如果 `input` 是NULL。
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