torch.random

`torch.random`是PyTorch中的一个函数，用于生成随机数。它可以返回一个0到1之间的均匀分布的随机数。你可以使用如下方式调用该函数：

import torch

random_number = torch.random()
print(random_number)

这将打印出一个随机数。每次调用`torch.random()`都会得到一个不同的随机数。

相关问题

torch.randn与torch.torch.random

torch.randn()和torch.random()都是用于生成随机数的函数，但是它们生成的随机数的分布不同。torch.randn()生成的随机数符合标准正态分布，即均值为0，方差为1的正态分布；而torch.random()生成的随机数则是在[0,1)之间均匀分布的随机数。此外，torch.randn_like()是在torch.randn()的基础上生成一个与输入tensor形状相同的tensor，也符合标准正态分布。

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

这是一个函数 `fix_random_seed_as(seed)`，用于设置随机种子以确保程序的可重复性。让我逐行解释一下代码的功能：

1. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 的随机数生成器的种子。这将确保随机数生成器生成的随机序列是可预测的。
2. 使用 `torch.random.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 PyTorch 进行随机操作时得到可重复的结果。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数生成器的种子。这将确保在使用 CUDA 加速时得到可重复的结果。
4. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 NumPy 进行随机操作时得到可重复的结果。
5. 使用 `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 将 CuDNN 的随机性设置为确定性模式。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。
6. 使用 `torch.backends.cudnn.benchmark = False` 禁用 CuDNN 的自动寻找最佳卷积算法。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。

通过调用这个函数并传递一个种子值，你可以确保每次运行程序时得到相同的随机结果，从而使实验具有可重复性。这在需要进行实验复现或调试时非常有用。