torch.Generator 随机数生成器
PyTorch 通过 torch.Generator
类来操作随机数
我们通常不会手动实例化 torch.Generator
, 当需要随机数时, PyTorch 会自动创建一个默认的 torch.Generator
实例
import torch# 设置随机数种子
torch.manual_seed(0)# 查看随机数种子 结果为 0
torch.initial_seed()# 获取默认的 Generator 实例
g_1 = torch.default_generator
# 通过实例调用 结果也为 0
g_1.initial_seed()
通过 torch.xxx 和 Generator 实例均可调用 manual_seed() 以及 initial_seed(), 前者相当于使用默认的 Generator 实例去调用相应方法
通常使用的函数 torch.manual_seed()
会作用到默认的 Generator 实例上
函数 torch.manual_seed()
会返回默认的 Generator 实例
g_2 = torch.manual_seed(0)# 结果为 True
g_1 is g_2
在使用需要随机数的函数时, 如果没有指定 Generator 实例, 则会使用默认的 Generator 实例, 可以通过关键字参数 generator 指定随机数生成器
# 使用默认的随机数生成器
torch.manual_seed(1)# 结果 tensor([0, 4, 2, 3, 1])
torch.randperm(5)# 手动创建随机数生成器
G = torch.Generator()
G.manual_seed(1)# 结果也为 tensor([0, 4, 2, 3, 1])
torch.randperm(5, generator=G)
Generator 实例会区分 CPU 与 GPU 两种设备, 默认为 CPU 类型
# 结果为 device(type='cpu')
G.device
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