np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 保证每次结果一样 start_time = time.time()

这段代码的作用是设置随机数种子以保证实验的可重复性，具体来说：

- `np.random.seed(1)` 设置 NumPy 的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。
- `torch.manual_seed(1)` 设置 PyTorch 的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。
- `torch.cuda.manual_seed_all(1)` 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。
- `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 设置 CuDNN 的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。
- `start_time = time.time()` 记录程序的开始时间。

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seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

These lines of code set the random seed for three different libraries: numpy, PyTorch (CPU), and PyTorch (GPU). Setting the random seed ensures that the sequence of random numbers generated by these libraries is reproducible. This is useful when running experiments or training models, as it ensures that the results can be replicated.

The specific value used for the seed (1234 in this case) is arbitrary and could be any integer.

用中文回答seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

这段代码是设置随机数种子，可以保证每次运行代码生成的随机数都是相同的。其中，seed = 1234 是设置随机数种子的值；np.random.seed(seed) 是设置numpy库的随机数种子；torch.manual_seed(seed) 是设置pytorch的CPU随机数种子；torch.cuda.manual_seed(seed) 是设置pytorch的单个GPU随机数种子；torch.cuda.manual_seed_all(seed) 是设置pytorch的所有GPU随机数种子。