使用 torch.manual_seed(torch.randint(0, 1000, (1,)).item()) 这行代码生成随机种子，如何让生成器与判别器应用，

您可以在训练生成器和判别器之前设置随机种子，以确保每次运行时生成的随机数是相同的。这可以通过以下步骤完成：

1. 首先，在导入PyTorch时设置随机种子，以确保每次运行时都会生成相同的随机数。

import torch

# 设置随机种子
torch.manual_seed(torch.randint(0, 1000, (1,)).item())

2. 接下来，创建生成器和判别器的实例，并将其置于训练模式。

generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 设置生成器和判别器为训练模式
generator.train()
discriminator.train()

3. 在训练过程中，确保在每个批次开始前都重新设置随机种子。

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 重新设置随机种子
        torch.manual_seed(torch.randint(0, 1000, (1,)).item())

        # 训练生成器和判别器
        # ...

通过使用相同的随机种子，您可以确保每次运行时生成器和判别器都会使用相同的随机数，从而使结果可重复。