mask = self.rng.uniform(size=num_cols) < prob

这是一个关于 Python 代码的问题，我可以回答。这段代码是在生成一个长度为 num_cols 的布尔数组，其中每个元素的值都是根据概率 prob 随机生成的。如果生成的随机数小于 prob，则对应的元素为 True，否则为 False。

相关问题

self.data_rng = np.random.RandomState(123)

这行代码创建了一个随机数生成器对象`data_rng`，并使用种子值123进行初始化。这个随机数生成器可以用于生成随机数，例如在数据处理或模型训练过程中需要随机化的地方。

`np.random.RandomState`是NumPy库中的一个类，它提供了一种创建随机数生成器的方法。通过指定种子值，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是可重复的。也就是说，如果你在不同的时间运行程序时使用相同的种子值，你将获得相同的随机数序列。

在这个例子中，通过使用种子值123初始化`data_rng`，你可以在使用`data_rng`生成随机数时获得相同的结果。这对于需要在多次运行中保持一致性的情况非常有用。

例如，你可以使用`data_rng`生成一个随机数：

random_number = data_rng.rand()

每次运行程序时，通过相同的种子值初始化`data_rng`，你将获得相同的`random_number`值。

if hasattr(args, "rng_seed"): cfg.RNG_SEED = args.rng_seed的含义

这段代码的含义是如果在 `args` 中存在 `rng_seed` 属性，则将其值赋给 `cfg` 的 `RNG_SEED` 属性。其中，`hasattr()` 函数用于判断一个对象是否有某个特定的属性，如果有则返回 `True`，否则返回 `False`。如果 `args` 对象中存在 `rng_seed` 属性，则将其值赋给 `cfg` 对象的 `RNG_SEED` 属性，这样就可以控制程序中的随机数种子，从而控制程序运行的随机性。