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1mindspore.ops.UniformInt
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4.. py:class:: mindspore.ops.UniformInt(seed=0, seed2=0)
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6    根据均匀分布在区间 `[minval, maxval)` 中生成随机数。离散概率函数定义如下：
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8    .. math::
9        \text{P}(i|a,b) = \frac{1}{b-a+1},
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11    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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13    .. note::
14        - `minval` 中的数值在广播后必须严格小于 `maxval` 。
15        - 随机种子：通过一些复杂的数学算法，可以得到一组有规律的随机数，而随机种子就是这个随机数的初始值。随机种子相同，得到的随机数就不会改变。
16        - 全局的随机种子和算子层的随机种子都没设置或都设置为0：完全随机。
17        - 全局的随机种子设置了，算子层的随机种子未设置：采用全局的随机种子和0拼接。
18        - 全局的随机种子未设置，算子层的随机种子设置了：使用0和算子层的随机种子拼接。
19        - 全局的随机种子和算子层的随机种子都设置了：全局的随机种子和算子层的随机种子拼接。
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21    参数：
22        - **seed** (int，可选) - 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`` 。
23        - **seed2** (int，可选) - 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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25    输入：
26        - **shape** (Union[tuple, Tensor]) - 目标Tensor的shape。只允许常量值。
27        - **minval** (Tensor) - 分布参数 :math:`a` 。
28          决定可能生成的最小值，数据类型为int32。需为标量。
29        - **maxval** (Tensor) - 分布参数 :math:`b` 。
30          决定生成随机数的上限，数据类型为int32。需为标量。
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32    输出：
33        Tensor。shape为输入 `shape` ，数据类型支持int32。
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35    异常：
36        - **TypeError** - `seed` 或 `seed2` 不是int类型。
37        - **TypeError** - `shape` 不是tuple或Tensor。
38        - **TypeError** - `minval` 或 `maxval` 不是Tensor。
39        - **ValueError** - `shape` 不是常量值。
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