torch.random

torch.random.fork_rng(devices=None, enabled=True, _caller='fork_rng', _devices_kw='devices', device_type='cuda')

分岔 RNG，以便在您返回時，RNG 會重置為先前的狀態。

參數

• devices (Device ID 的可迭代物件) – 要為其分岔 RNG 的裝置。CPU RNG 狀態始終會分岔。根據預設，fork_rng() 會對所有裝置進行操作，但如果您的機器有很多裝置，則會發出警告，因為在這種情況下，此函數的執行速度會非常慢。如果您明確指定裝置，則會隱藏此警告

• enabled (bool) – 如果為 False，則不會分岔 RNG。這是一個方便的參數，可以用於輕鬆停用上下文管理器，而無需刪除它並取消縮排其下的 Python 程式碼。

• device_type (str) – 裝置類型字串，預設為 cuda。至於自訂裝置，請參閱 [注意：使用 privateuse1 支援自訂裝置] 中的詳細資訊

回傳類型

產生器

torch.random.get_rng_state()

以 torch.ByteTensor 的形式返回亂數產生器狀態。

注意

返回的狀態僅適用於 CPU 上的預設產生器。

另請參閱：torch.random.fork_rng()。

回傳類型

張量

torch.random.initial_seed()

以 Python long 的形式返回用於產生亂數的初始種子。

注意

返回的種子僅適用於 CPU 上的預設產生器。

回傳類型

int

torch.random.manual_seed(seed)

設定在所有裝置上產生亂數的種子。返回 torch.Generator 物件。

參數

seed (int) – 所需的種子。值必須在包含範圍 [-0x8000_0000_0000_0000, 0xffff_ffff_ffff_ffff] 內。否則，會引發 RuntimeError。負輸入會使用公式 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed 重新映射到正值。

回傳類型

產生器

torch.random.seed()

將在所有裝置上產生亂數的種子設定為非確定性亂數。返回用於設定 RNG 種子的 64 位元數字。

回傳類型

int

torch.random.set_rng_state(new_state)

設定亂數產生器狀態。

注意

此函數僅適用於 CPU。對於 CUDA，請使用 torch.manual_seed()，它同時適用於 CPU 和 CUDA。

參數

new_state (torch.ByteTensor) – 所需的狀態