1、torch.cuda.get_rng_state(device=device(type='cuda'))[SOURCE] Returns the random number generator state of the current GPU as a ByteTensor. Parameters:device(torch.deviceorint,optional) – The device to return the RNG state of. Default:torch.device('cuda')(i.e., the current CUDA dev...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importget_rng_state[as 别名]defsetUp(self):ifos.getenv("unlock_seed")isNoneoros.getenv("unlock_seed").lower() =="false": self.rng_state = torch.get_rng_state() torch.manual_seed(1)iftorch.cuda.is_available(): torch.cuda....
torch.cuda.get_rng_state(device=-1) 以ByteTensor的形式返回当前GPU的随机数生成器的状态。 参数:device(int,可选的) – 需要返回RNG状态的目标设备。默认:-1 (例如,使用当前设备)。 警告 此函数会立即初始化CUDA。 torch.cuda.set_rng_state(new_state,device=-1) 设置当前GPU的随机数生成器状态。 参数...
torch.cuda.get_rng_state(device='cuda')[source] 以字节张量的形式返回指定GPU的随机数生成器状态。 参数 device(torch.deviceorint, optional) – 返回的RNG状态的设备。默认值:“cuda”(即torch.device('cuda'),当前cuda设备)。 警告 这个函数急切地初始化CUDA。 torch.cuda.get_rng_state_all()[source]...
torch.cuda.set_device(device) torch.cuda.stream(stream) torch.cuda.synchronize(device=None) Random Number Generator torch.cuda.get_rng_state(device='cuda') torch.cuda.get_rng_state_all() torch.cuda.set_rng_state(new_state, device='cuda') ...
torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') if not args.cuda: print("WARNING: It looks like you have a CUDA device, but aren't " + "using CUDA.\nRun with --cuda for optimal training speed.") torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor') ...
get_rng_state(device=-1)[source] Returns the random number generator state of the current GPU as a ByteTensor. Parameters: device (int, optional)– The device to return the RNG state of. Default: -1 (i.e., use the current device). Warning This function eagerly initializes CUDA. torch...
默认情况下, location tags中 "cpu"对应host tensors,‘cuda:device_id’ (e.g. ‘cuda:2’) 对应cuda tensors。用户可以通过register_package进行扩展,使用自己定义的标记和反序列化方法。参数:f– 类文件对象 (返回文件描述符)或一个保存文件名的字符串 map_location – 一个函数或字典规定如何remap存储位置...
torch.random.set_rng_state(new_state) torch.sparse 这一节是关于稀疏矩阵的,要注意一下哪些内容有用,哪些内容没用。in beta. Pytorch 提供了 torch.Tensor 来表示包含单个数据类型元素的多维数组。默认情况,数组连续存储。 稀疏矩阵的特点:绝大部分元素为0。这意味着近存储或处理非0(fill value)元素(specified...
get_rng_state() gpu_rng_states = [] for device in devices: gpu_rng_states.append(torch.cuda.get_rng_state(device))try: yield finally: torch.set_rng_state(cpu_rng_state) for device, gpu_rng_state in zip(devices, gpu_rng_states): torch.cuda.set_rng_state(gpu_rng_state, device)...