Функция initial_seed

Функция initial_seed возвращает текущее начальное зерно генератора случайных чисел PyTorch. Это значение используется для инициализации всех генераторов случайных чисел в библиотеке. Функция не принимает параметров и возвращает целое число - текущее зерно.

Если зерно не было установлено вручную, PyTorch использует случайное зерно, которое генерируется при первом вызове любой функции, использующей случайные числа.

Синтаксис

torch.initial_seed()

Пример

Давайте установим зерно вручную и получим его текущее значение:

import torch

torch.manual_seed(42)
seed = torch.initial_seed()
print(seed)

Результат выполнения кода:

42

Пример

Получим значение случайного зерна, которое было сгенерировано автоматически при создании тензора:

import torch

t = torch.rand(3)
seed = torch.initial_seed()
print(seed)

Результат выполнения кода (значение будет отличаться при каждом запуске):

3287152289169101022

Пример

Покажем, что после вызова функций, генерирующих случайные числа, зерно не меняется:

import torch

torch.manual_seed(100)
seed_before = torch.initial_seed()
print(seed_before)

t1 = torch.rand(2)
t2 = torch.randn(2)
seed_after = torch.initial_seed()
print(seed_after)

Результат выполнения кода:

100
100

Как видите, зерно остаётся неизменным независимо от того, сколько раз вызывались функции, генерирующие случайные числа. Меняется только внутреннее состояние генератора.

Смотрите также

функцию manual_seed,
которая устанавливает начальное зерно генератора случайных чисел
функцию seed,
которая генерирует новое случайное зерно
функцию get_rng_state,
которая возвращает текущее состояние генератора случайных чисел
функцию set_rng_state,
которая устанавливает состояние генератора случайных чисел