sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()

这段代码的作用是从 `training_data` 数据集中随机选择一个样本，并返回该样本在数据集中的索引。具体来说，它使用 PyTorch 中的 `torch.randint()` 函数生成一个随机整数，该随机整数的范围是 0 到 `training_data` 数据集的长度减1，然后使用 `.item()` 方法将该随机整数转换为 Python 中的标量值。这个随机整数就是随机选择的样本在数据集中的索引。

相关问题

rand_idx = random.randint（0，20）

这段代码的作用是随机生成一个介于 0 和 20 之间的整数，并将其赋值给变量 `rand_idx`。具体来说，`random.randint(0, 20)` 会生成一个随机整数，这个整数的范围是从 0 到 20（包括 0 和 20）之间的整数。因此，`rand_idx` 的值会是一个介于 0 和 20 之间的整数。

rand_idx = random.randint(0, len(self.train_data)-rand_num) 代码意思

这段代码的作用是随机生成一个索引 `rand_idx`，用于从 `self.train_data` 中选择一部分数据作为训练集。具体来说，这个代码会从 0 到 `len(self.train_data)-rand_num` 之间（包括两端）随机生成一个整数 `rand_idx`，然后选取从 `rand_idx` 开始、长度为 `rand_num` 的一个子序列作为训练集。

其中，`self.train_data` 是一个数据集，`rand_num` 是一个给定的整数，表示训练集的大小。这段代码假设 `self.train_data` 中至少有 `rand_num` 条数据，否则会抛出 `IndexError` 异常。另外，这个代码中使用了 Python 的内置函数 `len` 来获取 `self.train_data` 的长度。