def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = True

这段代码定义了一个名为 `setup_seed` 的函数，用于设置随机种子以确保结果的可复现性。随机种子在机器学习中常用于控制随机性，确保每次运行代码时得到相同的结果。

该函数接受一个参数 `seed`，它用于设置随机种子的值。通过该值，可以保证在相同的种子下，随机数生成器将生成相同的随机数序列。

函数内部执行了以下操作：

1. 使用 `torch.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机种子。
2. 使用 `os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)` 设置 Python 的哈希种子。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch CUDA 的随机种子。
4. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置 PyTorch 所有 CUDA 设备的随机种子。
5. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机种子。
6. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 内置的随机种子。
7. 将 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 `False`，以禁用自动寻找最快的卷积实现。
8. 将 `torch.backends.cudnn.deterministic` 设置为 `True`，以确保每次运行结果一致。
9. 将 `torch.backends.cudnn.enabled` 设置为 `True`，以启用使用 cuDNN 加速的操作。

通过调用该函数并传入一个确定的种子值，可以确保在相同的种子下，每次运行代码时都得到相同的结果。