device = torch.device('cuda:1')将这个改成用cpu运行加速的

可以将`device`改为`'cpu'`，这样模型就会在CPU上运行，示例代码如下：

import torch

# 创建模型
model = YourModel()
# 将模型转移到CPU上
model.to('cpu')

# 定义输入数据
input_data = YourInputData()

# 将输入数据转移到CPU上
input_data = input_data.to('cpu')

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 前向传播
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)

# 处理输出结果
processed_output = YourOutputProcessing(output)

请注意，由于CPU的计算能力比较有限，模型在CPU上的运行速度可能会比在GPU上慢很多。

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device = torch.device("cuda:" + cfg.DEVICE if cfg.USE_CUDA else "cpu")

这段代码的作用是将模型运行的设备设置为 GPU，如果没有可用的 GPU，则使用 CPU。其中，`cfg.DEVICE` 是指定的 GPU 设备号，`cfg.USE_CUDA` 是一个布尔值，表示是否使用 GPU。如果 `cfg.USE_CUDA` 为真，那么 `device` 就是 `"cuda:" + cfg.DEVICE`，否则 `device` 就是 `"cpu"`。最终，这个设备会被传递给模型，用于模型的运算。

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练：

import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition

device = torch.device("cpu")  # 使用CPU进行训练

# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
    from IPython import display

# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor

# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)

# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
    return FloatTensor([state])

# 训练模型
for i in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    for t in count():
        # 获取动作
        action = select_action(state)
        # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        # 转换状态和动作为张量
        state_tensor = state_to_tensor(state)
        action_tensor = LongTensor([action])
        next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
        # 存储状态转换
        memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
        # 更新状态
        state = next_state
        # 训练模型
        optimize_model()
        if done:
            break

这里我们将使用CPU进行训练，所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`；将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时，我们还需要将模型和优化器移动到CPU上，可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。