Метод manual_seed

Метод manual_seed класса torch.Generator устанавливает начальное значение (seed) для генератора случайных чисел. Этот метод используется для обеспечения воспроизводимости результатов при генерации случайных чисел в PyTorch. Первый параметр метода - целочисленное значение seed, которое определяет начальное состояние генератора.

Синтаксис

generator.manual_seed(seed)

Пример

Давайте создадим генератор и установим seed для воспроизводимости результатов:

import torch

g = torch.Generator()
g.manual_seed(42)

t = torch.rand(3, generator=g)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([0.8823, 0.9150, 0.3829])

Пример

Продемонстрируем воспроизводимость результатов при одинаковом seed:

import torch

g1 = torch.Generator()
g1.manual_seed(123)
t1 = torch.rand(5, generator=g1)

g2 = torch.Generator()
g2.manual_seed(123)
t2 = torch.rand(5, generator=g2)

print(t1)
print(t2)
print("Equal:", torch.equal(t1, t2))

Результат выполнения кода:

tensor([0.0457, 0.7318, 0.2568, 0.7906, 0.4010])
tensor([0.0457, 0.7318, 0.2568, 0.7906, 0.4010])
Equal: True

Пример

Сравним результаты с разными seed для генератора:

import torch

g1 = torch.Generator()
g1.manual_seed(1)
t1 = torch.randn(4, generator=g1)

g2 = torch.Generator()
g2.manual_seed(999)
t2 = torch.randn(4, generator=g2)

print(t1)
print(t2)

Результат выполнения кода:

tensor([-1.0310, -0.3947, -0.6317, -0.5456])
tensor([ 0.8092, -0.1016, -0.8482, -0.2169])

Смотрите также

класс Generator,
который представляет генератор случайных чисел
метод seed,
который автоматически инициализирует генератор случайным seed
метод initial_seed,
который возвращает начальное значение seed генератора
атрибут device,
который возвращает устройство генератора