生成器¶
- class torch.Generator(device='cpu')¶
创建并返回一个生成器对象,该对象管理生成伪随机数的算法的状态。用作许多就地随机采样函数的关键字参数。
- 参数
device (
torch.device
, 可选) – 生成器的目标设备。- 返回值
一个 torch.Generator 对象。
- 返回值类型
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda')
- clone_state() torch.Generator ¶
克隆生成器的当前状态并返回一个指向此克隆状态的新生成器。此方法有利于保留生成器的特定状态以供以后恢复。
- 返回值
指向新克隆状态的生成器。
- 返回值类型
示例
>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda') >>> cloned_state = g_cuda.clone_state()
- device¶
Generator.device -> device
获取生成器的当前设备。
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu.device device(type='cpu')
- get_state() Tensor ¶
将生成器状态作为
torch.ByteTensor
返回。- 返回值
一个
torch.ByteTensor
,其中包含所有必要的位以将生成器恢复到特定时间点。- 返回值类型
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu.get_state()
- graphsafe_get_state() torch.Generator ¶
以对图形捕获安全的方式检索生成器的当前状态。此方法对于确保可以将生成器的状态捕获到 CUDA 图形中至关重要。
- 返回值
一个指向生成器当前状态的生成器
- 返回值类型
示例
>>> g_cuda = torch.Generator(device='cuda') >>> current_state = g_cuda.graphsafe_get_state()
- graphsafe_set_state(state) None ¶
以对图形捕获安全的方式将生成器的状态设置为指定状态。此方法对于确保可以将生成器的状态捕获到 CUDA 图形中至关重要。
- 参数
state (torch.Generator) – 指向生成器新状态的生成器,通常从 graphsafe_get_state 获取。
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 ¶
返回生成随机数的初始种子。
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu.initial_seed() 2147483647
- manual_seed(seed) Generator ¶
设置生成随机数的种子。返回一个 torch.Generator 对象。任何 32 位整数都是有效的种子。
- 参数
seed (int) – 目标种子。值必须在包含范围 [-0x8000_0000_0000_0000, 0xffff_ffff_ffff_ffff] 内。否则,将引发 RuntimeError。负输入将使用公式 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed 重新映射为正值。
- 返回值
一个 torch.Generator 对象。
- 返回值类型
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu.manual_seed(2147483647)
- seed() int ¶
从 std::random_device 或当前时间获取一个非确定性随机数,并使用它来播种生成器。
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu.seed() 1516516984916
- set_state(new_state) void ¶
设置生成器状态。
- 参数
new_state (torch.ByteTensor) – 目标状态。
示例
>>> g_cpu = torch.Generator() >>> g_cpu_other = torch.Generator() >>> g_cpu.set_state(g_cpu_other.get_state())