torch.random

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

分叉 RNG（隨機數生成器），這樣當您返回時，RNG 會重置到之前的狀態。

引數

• devices (裝置 ID 的可迭代物件) – 需要分叉 RNG 的裝置。CPU RNG 狀態總是會被分叉。預設情況下，fork_rng() 會在所有裝置上操作，但如果您的機器有很多裝置，它會發出警告，因為在這種情況下此函式會執行得非常慢。如果您明確指定裝置，則會抑制此警告。

• enabled (布林值) – 如果為 False，則不分叉 RNG。這是一個方便的引數，用於輕鬆停用上下文管理器，而無需刪除它並縮排其下的 Python 程式碼。

• device_type (字串) – 裝置型別字串，預設為 cuda。對於自定義裝置，請參閱 [注意：支援使用 privateuse1 的自定義裝置] 中的詳細資訊。

返回型別

Generator

torch.random.get_rng_state()

返回隨機數生成器的狀態，型別為 torch.ByteTensor。

注意

返回的狀態僅適用於 CPU 上的預設生成器。

另請參閱：torch.random.fork_rng()。

返回型別

Tensor

torch.random.initial_seed()

返回用於生成隨機數的初始種子，型別為 Python long。

注意

返回的種子僅適用於 CPU 上的預設生成器。

返回型別

int

torch.random.manual_seed(seed)

在所有裝置上設定用於生成隨機數的種子。返回一個 torch.Generator 物件。

引數

seed (整數) – 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。負輸入會根據公式 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed 對映到正值。

返回型別

Generator

torch.random.seed()

在所有裝置上將用於生成隨機數的種子設定為非確定性隨機數。返回一個用於種子化 RNG 的 64 位數字。

返回型別

int

torch.random.set_rng_state(new_state)

設定隨機數生成器的狀態。

注意

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

引數

new_state (torch.ByteTensor) – 所需的狀態