使用GPU设置随机数种子的案例

最新推荐文章于 2025-08-23 14:44:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-23 14:44:58 发布 · 1.2k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pytorch #深度学习 #神经网络

部署运行你感兴趣的模型镜像

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))

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.8

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

凌空白羽

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例

TechRoar的博客

09-08

429

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。

使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数

HackVibe的博客

08-16

463

在上面的代码中，我们定义了一个函数“generate_random_numbers_gpu”，该函数用于在GPU上生成随机数。然后，在主函数中，我们为随机数生成器分配内存，并使用CUDA的API函数“cudaMalloc”和“cudaMemcpy”将数据从设备显存传输到主机内存。对于GPU端，我们需要为随机数生成器分配内存，在CPU端，我们使用快速随机数生成器（Qrng）来生成伪随机数。这样，我们就使用CURAND库在GPU和CPU上成功生成了伪随机数，实现了一个基础的随机数生成器应用。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

NVIDIA GPU上的随机数生成

吴建明wujianming_110117

02-20

824

NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库（cuRAND）提供高性能的GPU加速的随机数生成（RNG）。cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核，将质量随机数提高了8倍。cuRAND库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。 cuRAND性能 cuRAND还提供两个灵活的接口，使您可以从CPU上运行的主机代码或GPU上运行的CUDA函数/内核中批量生成随机数。多种RNG算法和分发选项意味着可以根据需要选择最佳解决方案。 cuRAND主

CUDA计算加速实例normal_gpu正态分布随机数

09-24

使用CUDA计算的加速实例：生成N个服从正态分布的随机数，包含了线程索引,grid/block划分，计算时间统计等要素。包含两个.cu文件，normal_cpu仅使用cpu计算，计算结果耗时5s左右；normal_gpu使用GPU计算，计算结果耗时3ms左右。不同的计算卡可能有所不同，初级实例，仅供初学者参考。

查看显卡信息

weilaicxy22的博客

11-23

375

python查看gpu信息并选择 import torch def select_device(id): force_cpu = False if id == -1: force_cpu = True cuda = False if force_cpu else torch.cuda.is_available() device = torch.device('cuda:{}'.format(id) if cuda else 'cpu') if not cuda

MATLAB中GPU、集群及随机数流的使用

### MATLAB 中 GPU、集群及随机数流的使用在 MATLAB 中，有多个关键对象可用于管理 GPU 设备、集群以及生成 GPU 上的随机数流。下面将详细介绍这些对象的功能、属性和使用方法。 #### 1. GPUDeviceManager `...

c++随机数生成进阶random与随之种子生成器的使用

河西~石头

02-08

4798

生成指定范围内的真随机数，使用random函数和random类的区别，随机数种子的使用。

46、MATLAB并行计算与GPU相关函数使用指南

最新发布

sony5的博客

08-23

本文详细介绍了MATLAB中用于并行计算和GPU加速的多个关键函数，包括gplus、gpuDeviceCount、gpuDeviceTable、gpurng、gputimeit和Inf等，通过具体示例和操作步骤展示了它们的使用方法和实际应用场景。同时，文章还提供了常见问题的解决方案、性能优化建议以及实际应用案例，帮助用户充分发挥MATLAB在大规模数据处理和复杂计算任务中的高效性能。

【实际案例深度解析】：PyTorch多GPU训练问题解决大全

[【实际案例深度解析】：PyTorch多GPU训练问题解决大全](https://developer-blogs.nvidia.com/zh-cn-blog/wp-content/uploads/sites/2/2022/09/merlin-distributed-embeddings-featured.png) # 1. PyTorch多GPU训练...

Python案例分析：使用LightGBM算法、随机森林、五折交叉验证进行分类预测

rubyw的博客

05-18

2951

说明：因为评分方式是以有资金需求的中小企业公司户的F-Measure来评估预测结果的好坏，而样本极其不均衡，所以需要通过上采样来调整数据分布，我这里使用了smote方法（考试中时间来不及直接是1的样本×40）如果使用RandomForest，则建议把缺失值填充为-1。2）、黄色部分的字段是有相关性的，比如ck-saveall = ck-savetime ×ck-saveavg，所以可以通过计算填充；3）、ck这个字段和后面带ck字样的字段都有关系，理论上应该后面字段中只要有一个值>0，ck就是1；

带随机数MD5破解算法的GPU加速与优化

06-08

本文首先分析了传统体系结构上带随机数MD5的破解算法，对算法中任务进行划分以便映射到主机和GPU上；然后使用OpenCL实现了基于GPU的异构平台上的破解算法；最后针对特定的GPU平台对破解程序进行了优化。

Pytroch利用GPU训练模型以及固定随机种子

qq_43428929的博客

08-01

2348

Pytroch利用GPU训练模型需要将设计好的和放入指定的GPU上，至于损失函数个人认为不需要放到GPU上，至于原因引用知乎高赞回答（当然把损失函数放到GPU上也不会报错）通常不需要。简单地说，损失函数接收一个或多个输入tensor，如果输入tensor本身就是在gpu上，则输出tensor自然就在gpu上。构建网络时，需要主动to或cuda的包括模型输入tensor，以及对应的Module(网络模型)对象。.cuda()网上有人说使用.cuda()不能指定GPU，但经过本人实践是可以指定GPU的。...

Pytorch基础：设置随机种子

前进，才知道自己的渺小

10-13

2181

有时候，如果需要代码在多个运行中具有可重复性，可以通过以下方式来设置随机种子：

为什么要设置随机种子

weixin_44095417的博客

03-21

1786

在示例中，我们首先定义里随机种子为7，然后输出了两遍长度为3的随机数组，此时这两个随机数组的值是不一样的，这里很多人会好奇，不是说每次运行的结果都是一样的吗，原因我们在后面详细描述。实际上，在深度学习任务中，很多情况下需要进行随机初始化参数、随机打乱数据集、随机选择样本等操作，这些操作的随机性可能会导致不同的运行结果，而这几行代码的作用是为了确保在进行上述随机性操作时，每次运行得到的结果都是可重复的，我们称之为随机种子。当设置相同的随机种子时，算法生成的随机数序列是相同的。下面是一个随机种子的简单示例。

Pytorch设置随机种子

qq_41657873的博客

03-19

629

在使用PyTorch时，如果希望通过设置随机数种子，在gpu或cpu上固定每一次的训练结果，则需要在程序执行的开始处添加以下代码： def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) # CPU torch.cuda.manual_seed_all(seed) # GPU np.random.seed(seed) # numpy random.seed(seed) # random and transforms torc

图形引擎实战：GPU随机数的生成经验分享

qq_41166022的博客

06-07

325

今天和大家分享一下在工作之中的一些感悟。本人于一年前从一名学生成为了一名引擎开发工作师。通过身份的转变也发现了一些处事的不同之处，在工作之前，无论是学习还是做学术研究往往只注重于局部而忽略了全局。然而局部最优并不等于全局最优。接下来通过一个案例的分享来阐述。图1《泰坦陨落2》中的幻影模拟效果为了实现美术对于图1中出现的人物角色的类似全息扫描的效果，对实现的方法进行了研究。其实这个效果的本质为平行的扫描线，不过这个扫描线之间的距离并不是均匀分布由角色上的。想要使其不均匀那就需要应用随机数，下面针对随机数的生成

Pytorch3_torchvision、.设置随机种子、GPU相关配置、卷积层参数设置、池化层参数设置、池化层参数设置

m0_38057941的博客

09-29

675

1.基本知识 1.1.import 与 from…import import 模块：导入一个模块；注：相当于导入的是一个文件夹，是个相对路径。 from…import：导入了一个模块中的一个函数；注：相当于导入的是一个文件夹中的文件，是个绝对路径。 import support #现在可以调用模块里包含的函数了 support.print_func("Runoob") from support import * # 现在可以调用模块里包含的函数了 print_func("

如何在GPU上产生随机数

算法，时空数据挖掘

11-22

3145

随机数在CPU中可以有rand()这类函数，但是GPU中却没有。如果想直接在GPU中使用随机数？有一个折中的方法，先再CPU中产生一个随机数数组，然后写入一个texture1D中。最后再利用GPU来提取。下面来看看具体代码：先看Directx的部分。 1：主要在Directx中生成并初始化一个存储了随机数的纹理ID3D11Texture1D m_pRanTex和它

GPU编程 CUDA C++ 随机数生成库 cuRAND库

行子的博客

04-06

651

cuRAND是CUDA中一个和随机数生成有关的库，随机数有伪随机数（pseudorandom numbers）和准随机数（quasirandom number）之分。伪随机数虽然是由某种确定性的算法生成，但它满足大部分真正随机数序列所满足的统计性质。注意：编译、连接时需要加上 -lcurand 选项。

固定随机种子什么意思

03-08

比如在Python中使用NumPy或TensorFlow时设置随机种子，确保每次运行生成的随机数相同。还可以提到不同框架设置种子的方法可能不同，需要注意。还要指出常见误区，比如固定种子并不能让所有环境下的结果完全一致，...