www.openai.com的简单介绍

本文目录一览：

• 1、PyTorch生成随机数的问题是bug吗?
• 2、为什么PyTorch的NumPy总会返回相同的随机数?

PyTorch生成随机数的问题是bug吗?

虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。

torch.cuda.FloatTensor(10， 10).normal_() 就会在gpu上生成正太分布的随机数。

文件访问去权限，请检查登录的账户在软件安装的硬盘是否有足够权限。模板文件损坏，建议卸载后重新安装。

在同一开发环境中，随机数种子seed确定时，模型的训练结果将始终保持一致。

为什么PyTorch的NumPy总会返回相同的随机数?

1、事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。他还举出例子证实了自己的说法。

2、在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。

3、wps核心支持库加载失败的原因如下：文件访问去权限，请检查登录的账户在软件安装的硬盘是否有足够权限。模板文件损坏，建议卸载后重新安装。

4、这种情况通常是数据还在cpu上，又要用到gpu上计算导致的，可以尝试数据后面加上.cuda()。