torch.random

torch.random.fork_rng(devices=None, enabled=True, _caller='fork_rng', _devices_kw='devices') [source]

Разветвляет генератор случайных чисел, так что при возврате генератор случайных чисел сбрасывается в предыдущее состояние.

Параметры:

• devices (итерируемый список CUDA-ID) – CUDA-устройства, для которых разветвляется генератор случайных чисел. Состояние генератора случайных чисел CPU всегда разветвляется. По умолчанию fork_rng() работает со всеми устройствами, но выведет предупреждение, если у вашей машины много устройств, так как эта функция будет работать очень медленно в этом случае. Если вы явно указываете устройства, это предупреждение будет подавлено
• enabled (bool) – если False, генератор случайных чисел не разветвляется. Это удобный аргумент для легкой отмены контекстного менеджера, без необходимости его удаления и отступа в вашем Python-коде под ним.

Тип возвращаемого значения:

Генератор

torch.random.get_rng_state() [source]

Возвращает состояние генератора случайных чисел как torch.ByteTensor.

Тип возвращаемого значения:

Тензор

torch.random.initial_seed() [source]

Возвращает начальное семя для генерации случайных чисел как Python long.

Тип возвращаемого значения:

int

torch.random.manual_seed(seed) [source]

Устанавливает семя для генерации случайных чисел. Возвращает torch.Generator объект.

Параметры:

seed (int) – Желаемое семя. Значение должно быть в пределах включительно [-0x8000_0000_0000_0000, 0xffff_ffff_ffff_ffff]. В противном случае генерируется ошибка RuntimeError. Отрицательные входные значения отображаются в положительные значения по формуле 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed.

Тип возвращаемого значения:

Генератор

torch.random.seed() [source]

Устанавливает семя для генерации случайных чисел на недетерминированное случайное число. Возвращает 64-битное число, используемое для инициализации генератора случайных чисел.

Тип возвращаемого значения:

int

torch.random.set_rng_state(new_state) [source]

Устанавливает состояние генератора случайных чисел.

Параметры:

new_state (torch.ByteTensor) – Желаемое состояние