Функция cuda.get_rng_state

Функция cuda.get_rng_state возвращает объект с состоянием генератора случайных чисел для указанного устройства CUDA. Состояние представляет собой байтовый тензор с информацией о текущем положении генератора. Это полезно для воспроизводимости экспериментов и сохранения промежуточных состояний генератора случайных чисел. Функция принимает один необязательный параметр device - идентификатор GPU, для которого нужно получить состояние. Если параметр не указан, используется текущее устройство.

Синтаксис

torch.cuda.get_rng_state([device])

Параметры

device (необязательный) - целое число или объект torch.device, указывающий на конкретный GPU. Если не указан, используется текущее устройство.

Возвращаемое значение - байтовый тензор с состоянием генератора случайных чисел для указанного устройства.

Пример получения состояния

Давайте получим текущее состояние генератора случайных чисел для устройства по умолчанию:

import torch

state = torch.cuda.get_rng_state()
print(state)

Результат выполнения кода (байтовый тензор с состоянием):

tensor([ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=torch.uint8)

Пример сохранения и восстановления состояния

Сохраним состояние генератора, сгенерируем несколько случайных чисел, затем восстановим сохранённое состояние и убедимся, что последовательность повторяется:

import torch

torch.manual_seed(42)

# Сохраняем состояние
state = torch.cuda.get_rng_state()

# Генерируем первые случайные числа
t1 = torch.rand(3)
print("First sequence:", t1)

# Восстанавливаем состояние
torch.cuda.set_rng_state(state)

# Генерируем повторно те же числа
t2 = torch.rand(3)
print("Restored sequence:", t2)

Результат выполнения кода:

First sequence: tensor([0.8823, 0.9150, 0.3829], device='cuda:0')
Restored sequence: tensor([0.8823, 0.9150, 0.3829], device='cuda:0')

Пример получения состояния для конкретного устройства

Если у вас несколько GPU, можно получить состояние для конкретного устройства:

import torch

state = torch.cuda.get_rng_state(device=0)
print(state)

Результат выполнения кода:

tensor([ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=torch.uint8)

Смотрите также

функцию cuda.set_rng_state,
которая восстанавливает состояние генератора для указанного устройства
функцию cuda.get_rng_state_all,
которая получает состояние для всех устройств одновременно
функцию manual_seed,
которая задаёт начальное зерно для генератора на CPU
функцию cuda.manual_seed,
которая задаёт начальное зерно для генератора на GPU