Numpy和PyTorch使用相同的随机种子

Question

我正在尝试将我在普通Python / Numpy中的功能与PyTorch的功能进行比较。为此，我想设置两者的种子以使结果具有可比性。

是否可以像np.random.seed(x)那样为numpy设置种子，而像torch.manual_seed(x)那样为PyTorch设置种子，以便它们产生相同的随机数？

现在，具有相同的x值np.random.uniform(0, 1)和torch.rand(1)会产生不同的输出。