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。

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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。

# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码是用来设置随机种子的，主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的，这样可以方便调试和复现实验结果。具体来说，它设置了PyTorch、NumPy和Python的随机种子，以及使用CUDA时的随机性。此外，还设置了`torch.backends.cudnn.deterministic`为True，这可以确保使用CUDA时的结果也是确定的。