python/pytorch random_seed随机种子
在Python中，通过指定random.seed可以设置随机数生成器的种子，以确保在相同种子下生成的随机数序列是确定性的，也就是说，每次使用相同的种子生成的随机数序列都是一样的。
然而，当看起来相同的种子被使用时，有时仍然会出现不同的结果。这是由于执行次数和随机数生成器的状态之间的相互影响。
在Python中，伪随机数生成器的状态是通过内部状态（internal state）来维护的。每次生成随机数时，状态都会发生变化。这就意味着，即使种子相同，但如果在生成随机数之前已经对生成器进行了一些操作（例如调用了其他随机数生成函数），生成器的状态就会发生变化，从而导致后续的随机数序列与之前的不同。
为了确保每次生成的随机数序列都是一样的，应该在使用随机数生成器之前，不进行其他随机数生成操作或随机数函数调用。
以下是一个例子来说明这个问题：
import random
random.seed(123)
print(random.randint(1, 10)) # 第一次生成随机数
random.seed(123)
print(random.randint(1, 10)) # 第二次生成随机数
random.seed(123)
random.random() # 调用其他随机数函数
random.seed(123)
print(random.randint(1, 10)) # 第三次生成随机数
在上述例子中，第一次和第二次生成的随机数应该是相同的，因为相同的种子被使用。然而，第三次生成的随机数可能与前两次不同，因为在调用random.random()时，生成器的状态已经发生了改变。
因此，为了确保使用相同种子生成的随机数序列是一致的，需要保持生成器的状态不受其他随机数函数的影响，或者在每次生成随机数序列之前重新设置种子。