seed = init_random_seed(args.seed) seed = seed + dist.get_rank() if args.diff_seed else seed logger.info(f'Set random seed to {seed}, ' f'deterministic: {args.deterministic}') set_random_seed(seed, deterministic=args.deterministic) cfg.seed = seed meta['seed'] = seed meta['exp_name'] = osp.basename(args.config)

这段代码的作用是设置随机种子，并将其用于实验的各种随机操作，以确保实验的可重复性和稳定性。

首先，代码调用 `init_random_seed(args.seed)` 函数初始化随机种子。接下来，如果 `args.diff_seed` 参数为真，则将当前进程的 ID 加入到种子中。这是为了确保每个进程使用不同的种子，从而避免并行操作时出现重复的随机数序列。然后，代码使用 `set_random_seed(seed, deterministic=args.deterministic)` 函数设置随机种子，并传入 `deterministic` 参数，以确定是否使用确定性算法（如果为真，则使用确定性算法）。最后，代码将种子存储在 `cfg.seed` 和 `meta['seed']` 中，并将实验名称存储在 `meta['exp_name']` 中。

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if __name__ == "__main__": env_name = args.env seed = args.seed frames = args.frames worker = args.worker GAMMA = args.gamma TAU = args.tau HIDDEN_SIZE = args.layer_size BUFFER_SIZE = int(args.replay_memory) BATCH_SIZE = args.batch_size * args.worker LR_ACTOR = args.lr_a # learning rate of the actor LR_CRITIC = args.lr_c # learning rate of the critic saved_model = args.saved_model D2RL = args.d2rl

这段代码中使用了 argparse 库来接收命令行参数，根据参数的不同来设置不同的变量值。其中，如果当前脚本被直接运行（而不是被导入），则会执行下面的代码。具体来说，会根据传入的参数设置环境名称、随机种子、训练帧数、worker 数量、折扣因子、软更新参数、隐藏层大小、回放缓存大小、批大小、演员和评论家的学习率、是否使用 D2RL 策略等变量。

if __name__ == "__main__": args = parse_args() fix_random_seed_as(args.seed) app = Model(args) app.train()

这段代码用于执行模型训练的入口。首先，它会检查当前脚本是否作为主程序运行，即 `__name__` 是否为 `"__main__"`。这样做是为了确保这部分代码只在该脚本作为主程序时执行。

然后，通过调用 `parse_args()` 方法获取命令行参数，并将其赋值给 `args` 变量。这里假设 `parse_args()` 是一个用于解析命令行参数的函数。

接下来，通过调用 `fix_random_seed_as(args.seed)` 方法来设置随机种子。这可能是为了确保训练过程的可重复性，因为使用相同的随机种子可以使得每次运行时的随机数生成结果一致。

然后，创建一个 `Model` 类的实例，并将 `args` 作为参数传递给构造函数。这个 `Model` 类可能是一个自定义的类，用于实现具体的模型训练过程。

最后，调用 `app.train()` 方法开始进行模型训练。这个方法可能包含训练循环和相关的训练逻辑，用于训练模型并更新模型的参数。