torch 随机数种子

Torch是一个开源的深度学习库，它是PyTorch的一部分，专为Python编写的科学计算而设计，特别是在数值计算和机器学习方面。在使用Torch进行编程时，随机数种子是一个非常重要的概念，因为它能确保每次运行代码时产生的随机数生成序列是一致的，这对于调试、复现实验结果以及比较模型性能至关重要。

**随机数种子的设置：**
在Torch中，你可以使用`torch.manual_seed()`、`torch.cuda.manual_seed_all()`或`torch.backends.cudnn.deterministic = True`来设置随机数种子。`manual_seed()`用于CPU，`cuda_manual_seed_all()`用于所有CUDA设备，而`cudnn.deterministic`则用于启用或禁用CuDNN的伪随机数生成，使其在整个训练过程中保持一致。

例如：

import torch
torch.manual_seed(0)  # 设置CPU的随机数种子
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(0)  # 如果有GPU，设置所有GPU的随机数种子

这样，无论何时你再次运行这段代码，都会得到相同的随机数序列。

**相关问题--:**
1. 为何在深度学习中设置随机数种子？
2. 如何在Torch中保证不同设备间的随机数一致性？
3. 如何使用Torch的`cudnn.deterministic`选项？