random.seed(cmd_args.seed) np.random.seed(cmd_args.seed) torch.manual_seed(cmd_args.seed)

这段代码是用于设置随机数种子（random seed）以确保实验的可重复性。在机器学习中，随机性经常用于初始化模型参数、数据划分、样本采样等场景。设置随机数种子可以使得每次运行实验时生成的随机数序列相同，保证结果的可复现性。

在这段代码中，`cmd_args.seed`是一个参数，用于指定随机数种子的值。通过调用`random.seed()`、`np.random.seed()`和`torch.manual_seed()`函数，分别设置了Python的内置随机数生成器、NumPy库和PyTorch库的随机数种子。

这样做的好处是，在相同的随机数种子下，每次运行实验时生成的随机数序列都是一样的，从而可以确保实验的可重复性。这在调试算法、进行对比实验以及结果验证时非常有用。