PyTorch是机器学习领域中备受青睐的深度学习库之一。它提供了许多强大的功能，其中包括在GPU上进行加速计算。但是，当我们需要在GPU上并行生成随机数时，该如何实现呢？
在PyTorch中，我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子，以确保生成的随机数可重现。但是，如果我们想在GPU上并行生成随机数，该怎么办呢？这就需要用到torch.cuda.manual_seed_all()函数了。
通过使用torch.cuda.manual_seed_all()函数，我们可以在整个GPU设备上设置相同的随机种子，从而实现在GPU上并行生成随机数的目的。这样一来，我们可以确保在不同的GPU设备上生成的随机数是一致的，保证了模型训练的可复现性。
因此，要想在GPU上并行生成随机数，记得使用torch.cuda.manual_seed_all()函数来设置随机种子，让你的深度学习模型训练更加可靠、稳定。赶紧尝试一下吧！愿你的深度学习之路一帆风顺！
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