def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

这是一个函数 `fix_random_seed_as(seed)`，用于设置随机种子以确保程序的可重复性。让我逐行解释一下代码的功能：

1. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 的随机数生成器的种子。这将确保随机数生成器生成的随机序列是可预测的。
2. 使用 `torch.random.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 PyTorch 进行随机操作时得到可重复的结果。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数生成器的种子。这将确保在使用 CUDA 加速时得到可重复的结果。
4. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 NumPy 进行随机操作时得到可重复的结果。
5. 使用 `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 将 CuDNN 的随机性设置为确定性模式。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。
6. 使用 `torch.backends.cudnn.benchmark = False` 禁用 CuDNN 的自动寻找最佳卷积算法。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。

通过调用这个函数并传递一个种子值，你可以确保每次运行程序时得到相同的随机结果，从而使实验具有可重复性。这在需要进行实验复现或调试时非常有用。

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解释一下def setup_seed(seed): # seed=42 torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False torch.random.manual_seed(seed)

这段代码是用于设置随机种子，确保实验的可重复性。在深度学习的任务中，涉及到随机性，如权重的初始化、数据的划分、数据增强等，都会对最终的结果产生影响。通过设置随机种子，可以保证每次运行程序时得到相同的随机数序列，从而使实验结果可重现。

具体来说，这段代码首先通过torch.manual_seed(seed)设置PyTorch的随机种子为给定的seed值。然后，通过判断torch.cuda.is_available()来确定是否使用GPU，如果可用，就分别通过torch.cuda.manual_seed(seed)和torch.cuda.manual_seed_all(seed)设置GPU的随机种子。

接下来，通过random.seed(seed)、np.random.seed(seed)和torch.random.manual_seed(seed)分别设置Python标准库中random模块、NumPy库和PyTorch中的随机模块的随机种子。

最后，通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True和torch.backends.cudnn.benchmark = False来确保使用GPU加速时的结果一致性。

总之，这段代码的作用是将各个随机模块的种子设置为相同的值，以确保实验的可重复性和结果的一致性。

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。