随机数生成 API¶

import genesis

# 设置种子以获得可重复结果
genesis.manual_seed(42)
x = genesis.rand(100, 100)  # 可重复的随机张量

genesis.seed()  # 从系统获取随机种子

# 保存当前状态
state = genesis.get_rng_state()
# ... 执行随机操作 ...
genesis.set_rng_state(state)  # 恢复状态

with genesis.fork_rng():
    genesis.manual_seed(999)
    # 这里的随机操作不会影响全局状态
    x = genesis.rand(10, 10)
# 全局状态在这里恢复

gen = genesis.Generator()
gen.manual_seed(12345)

# 为特定操作使用生成器
x = genesis.rand(100, 100, generator=gen)

# 访问默认生成器
gen = genesis.default_generator
state = gen.get_state()

import genesis

# 设置种子以获得可重复结果
genesis.manual_seed(42)

# 生成随机张量
x = genesis.rand(100, 100, device='cuda')
y = genesis.randn(50, 50, device='cpu')
z = genesis.randint(0, 10, (20, 20))

import genesis

# 保存全局状态
saved_state = genesis.get_rng_state()

# 执行一些随机操作
genesis.manual_seed(123)
x = genesis.rand(10, 10)

# 恢复之前的状态
genesis.set_rng_state(saved_state)
y = genesis.rand(10, 10)  # 如同从未调用 seed(123)

import genesis
import threading

def worker():
    with genesis.fork_rng():
        genesis.manual_seed(42)
        # 每个线程都有独立的随机状态
        return genesis.rand(100, 100)

# 多个线程不会相互干扰
threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(4)]

import genesis

# 创建自定义生成器
gen1 = genesis.Generator()
gen1.manual_seed(111)

gen2 = genesis.Generator() 
gen2.manual_seed(222)

# 不同的生成器产生不同的序列
x1 = genesis.rand(10, 10, generator=gen1)
x2 = genesis.rand(10, 10, generator=gen2)  # 与 x1 不同