pypto.uniform#

产品支持情况#

Ascend 950PR：支持

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：不支持

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：不支持

功能说明#

生成指定shape的均匀分布随机数，其元素范围为$[0, 1)$。 $$ x_i \sim U(0, 1) $$

函数原型#

uniform(shape: List[int], key: List[int], counter: List[int], alg: List[int], dtype: DataType) -> Tensor

参数说明#

参数名	输入/输出	说明
shape	输入	输出Tensor的形状。长度支持1-4维。
key	输入	随机数生成器的seed。长度仅支持为1。
counter	输入	随机数生成器的计数器。长度仅支持为2。
alg	输入	随机数生成算法，当前仅支持值1（Philox算法），3（auto_select，选择Philox算法）。长度仅支持为1。
dtype	输入	输出Tensor的数据类型。支持的数据类型为：DT_FP32, DT_FP16, DT_BF16。

约束说明#

不支持shape切分多个view shape，view shape必须和输入的shape一致。
tile shape尾轴必须是4的倍数。
counter[0]在内部被硬编码为0。虽然接口接受长度为2的counter列表，但counter[0]的值会被忽略，实际使用的Philox计数器为[0, counter[1]]。

返回值说明#

返回一个指定shape、数据类型为dtype的Tensor，其元素服从均匀分布，元素范围为$[0, 1)$。

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输入一致。

如输入shape为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1],则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 4)

接口调用示例#

shape = [4, 4]
key = [1234]
counter = [0, 1]
alg = [1]
dtype = pypto.DT_FP32

y = pypto.uniform(shape, key, counter, alg, dtype)

结果示例如下：

输出数据y: [[0.1689806  0.9725481  0.90036285 0.16582811]
            [0.1454581  0.48029935 0.02495587 0.99239147]
            [0.02835405 0.10649502 0.45283175 0.87260246]
            [0.6877538  0.24809706 0.95886254 0.24039495]]