Generator¶

class torch.Generator(device='cpu')¶

建立並返回一個生成器物件，該物件管理產生偽隨機數的演算法的狀態。在許多原地隨機取樣函式中用作關鍵字引數。

引數: device (torch.device, optional) – 生成器所需的裝置。
返回值: 一個 torch.Generator 物件。
返回型別: Generator

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda')

clone_state() → torch.Generator¶

克隆生成器的當前狀態，並返回一個指向此克隆狀態的新生成器。此方法對於儲存生成器的特定狀態以便稍後恢復非常有用。

返回值: 一個指向新克隆狀態的 Generator。
返回型別: torch.Generator

示例

>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda')
>>> cloned_state = g_cuda.clone_state()

device¶

Generator.device -> device

獲取生成器的當前裝置。

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu.device
device(type='cpu')

get_state() → Tensor¶

將 Generator 狀態返回為 torch.ByteTensor。

返回值: 一個 torch.ByteTensor，其中包含將 Generator 恢復到特定時間點所需的所有必要位。
返回型別: Tensor

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu.get_state()

graphsafe_get_state() → torch.Generator¶

以對圖捕獲安全的方式檢索生成器的當前狀態。此方法對於確保生成器的狀態可以在 CUDA 圖中被捕獲至關重要。

返回值: 一個指向生成器當前狀態的 Generator
返回型別: torch.Generator

示例

>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda')
>>> current_state = g_cuda.graphsafe_get_state()

graphsafe_set_state(state) → None¶

以對圖捕獲安全的方式將生成器的狀態設定為指定狀態。此方法對於確保生成器的狀態可以在 CUDA 圖中被捕獲至關重要。

引數: state (torch.Generator) – 指向生成器新狀態的 Generator，通常從 graphsafe_get_state 獲取。

示例

>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda')
>>> g_cuda_other = torch.Generator(device='cuda')
>>> current_state = g_cuda_other.graphsafe_get_state()
>>> g_cuda.graphsafe_set_state(current_state)

initial_seed() → int¶

返回生成隨機數的初始種子。

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu.initial_seed()
2147483647

manual_seed(seed) → Generator¶

設定用於生成隨機數的種子。返回一個 torch.Generator 物件。任何 32 位整數都是有效的種子。

引數: 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。負輸入將透過公式 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed 對映到正值。
返回值: 一個 torch.Generator 物件。
返回型別: Generator

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu.manual_seed(2147483647)

seed() → int¶

從 std::random_device 或當前時間獲取一個非確定性隨機數，並用它來為 Generator 設定種子。

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu.seed()
1516516984916

set_state(new_state) → void¶

設定 Generator 狀態。

引數: new_state (torch.ByteTensor) – 所需的狀態。

示例

>>> g_cpu = torch.Generator()
>>> g_cpu_other = torch.Generator()
>>> g_cpu.set_state(g_cpu_other.get_state())

Generator¶

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教程

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