pytorch中torch.manual_seed()方法如何使用，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。设置CPU生成随机数的种子，方便下次复现实验结果。torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generatorseed (int) – CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff]，十进制是[-9223372036854775808, 18446744073709551615]，超出该范围将触发RuntimeError报错。返回一个torch.Generator对象。每次运行test.py的输出结果都是一样：每次运行test.py的输出结果都不相同：设置随机种子后，是每次运行test.py文件的输出结果都一样，而不是每次随机函数生成的结果一样：输出：可以看到两次打印torch.rand(1)函数生成的结果是不一样的，但如果你再运行test.py，还是会打印：但是，如果你就是想要每次运行随机函数生成的结果都一样，那你可以在每个随机函数前都设置一模一样的随机种子：输出：看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注开发云行业资讯频道，感谢您对开发云的支持 香港云主机。
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