使用GPU设置随机数种子的案例

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#pytorch #深度学习 #神经网络

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保证生成数据一致性
device调整为gpu生成

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
torch.cuda.manual_seed(0)
print(torch.rand(1, device=device))

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使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例

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然后，我们计算了需要的线程块和线程数，并在核函数中使用curand_init函数初始化了每个线程的随机数生成器状态。在GPU上，我们使用核函数和CURAND库函数来实现随机数生成，而在CPU上，我们使用函数调用和CURAND库函数来生成随机数。在本文中，我们将介绍如何使用CUDA的CURAND库在GPU和CPU上生成随机数。CURAND是一个用于高性能随机数生成的库，它提供了在CUDA设备上生成随机数的功能。我们将首先介绍在GPU上使用CURAND生成随机数的步骤，然后讨论如何在CPU上使用CURAND。

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