def main(): reproducible() device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' instruments = CONFIG['instrument_list'] output_mask_logit = False keras = CONFIG['keras'] model = SpleeterNet(instruments, output_mask_logit, phase='train', keras=keras) model.to(device) pretrain_model = CONFIG['pretrain_model'] if pretrain_model is not None: model.load_state_dict(torch.load(pretrain_model, map_location=device)) train(model, device)

这段代码看起来是一个训练 SpleeterNet 模型的主函数，其中包含了一些设置和加载预训练模型的步骤。在这段代码中，`reproducible()` 函数用于设置随机种子，以保证实验的可重复性。`CONFIG` 是一个全局配置文件，其中包含了一些参数和选项。

接下来，代码检查是否可用 CUDA 设备，并根据情况选择使用 CPU 还是 GPU。然后，根据 `CONFIG` 中的配置，创建一个 SpleeterNet 模型对象，并将其移动到设备上。`SpleeterNet` 是一个自定义的模型类，用于音频分离任务。

接着，代码加载预训练模型的权重参数，如果有的话。`pretrain_model` 是预训练模型的路径。如果指定了预训练模型，通过 `model.load_state_dict()` 方法加载模型参数。

最后，代码调用 `train()` 函数来训练模型，其中会传入模型对象和设备信息。

需要注意的是，这段代码可能依赖其他函数和类的实现，例如 `reproducible()`、`SpleeterNet` 和 `train()`。你需要确保这些部分在代码中正确定义和实现，并根据你的具体需求进行修改和调整。

相关问题

torch.manual_seed(4321) # reproducible torch.cuda.manual_seed_all(4321) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True # Can change it to False --> default: False torch.backends.cudnn.enabled = True

这是一些用于设置PyTorch运行时的随机数种子和CUDA加速库的设置。torch.manual_seed(4321)设置CPU随机数种子，torch.cuda.manual_seed_all(4321)设置GPU随机数种子，保证每次运行程序生成的随机数一致，方便调试和结果复现。torch.backends.cudnn.benchmark = False是为了禁用cudnn的自动调参功能，以保证结果的稳定性和可重复性。torch.backends.cudnn.deterministic = True是为了让cudnn使用确定性算法，从而确保每次运行结果相同。torch.backends.cudnn.enabled = True是为了启用CUDA加速库的使用。

torch.cuda.manual_seed_all(222)

This function sets the random seed for all GPUs to 222, which ensures reproducibility of results when using GPU-accelerated computations in PyTorch.

The `torch.cuda.manual_seed_all()` function is used to set the random seed for all GPUs in the system. This means that if there are multiple GPUs available, the random seed will be set for all of them.

Setting the random seed is important when working with deep learning models because many operations involve a degree of randomness. For example, initializing the weights of a neural network involves randomly assigning values to the weights. If we don't set the random seed, we may get different results each time we run the code.

By setting the random seed, we ensure that the results we get are deterministic and reproducible. This is especially important when we are trying to compare different models or when we want to reproduce a result that we have obtained previously.