做作业数组时在 Matlab 中更改随机数的种子答案

【问题标题】：Change seed for random numbers in Matlab when doing job array做作业数组时在 Matlab 中更改随机数的种子
【发布时间】：2017-05-11 00:18:17
【问题描述】：

我正在使用 HPC 运行 Matlab 作业数组。每个作业执行一个涉及随机数的循环。我在每项工作中得到相同的随机数。如何解决此问题并为每个作业获取不同的随机数？

我发现了一个类似的问题here，但我认为这是一个比我更复杂的案例：每个作业中没有parfor 循环，我只有一个for 循环。

这是我的代码的简化版本

%%%% main.m %%%%%
clear all
n=5;
K=2; 
H=5; %number of jobs per worker

%%%% f.m %%%%%
RVall=zeros(n,K,H);
for s=1:H
    RVall(:,:,s) = unifrnd(0,1,n,K); 
end
filename = sprintf('RVall.%d.mat', ID);
save(filename, 'RVall')

.sh 文件是

#Example

#$ -S /bin/bash
#$ -l h_vmem=4G
#$ -l tmem=4G
#$ -l h_rt=360:0:0
#$ -cwd
#$ -j y

#Run 200 tasks where each task has a different $SGE_TASK_ID ranging 
from 1 to 200
#$ -t 1-200

#$ -N try
date
hostname

#Output the Task ID
echo "Task ID is $SGE_TASK_ID"

matlab -nodisplay -nodesktop -nojvm -nosplash -r "main; ID = $SGE_TASK_ID; f; exit"

在这个例子中，你会看到RVall.1=RVall.2=...=RVall.200

【问题讨论】：

标签： matlab

【解决方案1】：

我认为您提到的答案仍然适用。一个简单的解决方法是使用rng(ID) 为每次运行中的随机数生成播种不同的种子，例如：

%%%% main.m %%%%%
clear all
n=5;
K=2; 
H=5; %number of jobs per worker

%%%% f.m %%%%%
rng(ID);
RVall=zeros(n,K,H);
for s=1:H
    RVall(:,:,s) = unifrnd(0,1,n,K); 
end
filename = sprintf('RVall.%d.mat', ID);
save(filename, 'RVall')

原因：MATLAB 的随机数生成器在启动时设置为默认值，即种子为 0 的 Mersenne-Twister 算法。除非您在每次运行中设置不同的种子，否则所有运行的随机数序列都是相同的。

【讨论】：