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。

相关问题

random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)

这段代码用于设置随机数生成器的种子，从而让实验可复现。它首先使用args.seed来设置Python中的random模块和NumPy模块的随机数生成器的种子，然后使用args.seed来设置PyTorch中的随机数生成器的种子。

最后，如果args.cuda为True，则使用args.seed来设置PyTorch中的CUDA随机数生成器的种子，从而确保在GPU上运行代码时也能获得可复现的结果。

这些步骤是非常重要的，因为在机器学习中，随机数经常被用来初始化模型参数、打乱数据集、生成噪声等等。如果没有设置种子，那么每次运行代码时得到的结果可能会不同，导致实验的结果不可复现。因此，设置种子是保证实验结果可复现的重要步骤。

解释这段代码if self.args.manual_seed: random.seed(self.args.manual_seed) np.random.seed(self.args.manual_seed) torch.manual_seed(self.args.manual_seed) if self.args.n_gpu > 0: torch.cuda.manual_seed_all(self.args.manual_seed)

这段代码是用来设置随机数种子的。首先，如果输入参数中有手动设置的种子，那么就用这个种子来初始化随机数生成器。接着，如果使用了 GPU，还需要用这个种子来初始化 CUDA 随机数生成器。这样做的目的是为了保证每次运行程序时生成的随机数序列都是一样的，这样可以方便地进行实验的复现和比较。