在pytorch中，这句话的作用具体该怎么体现：andom.seed(global_seed)

在PyTorch中，`random.seed(global_seed)`语句的作用是设置全局随机数种子，从而控制所有随机操作的结果可重复性。具体而言，当我们在深度学习任务中使用随机数时，比如在数据集划分、模型初始化、数据增强等方面都会用到随机数。如果我们不设置随机数种子，则每次运行代码时，随机数生成器会生成不同的随机数序列，导致每次运行的结果不一致，这会给我们的实验带来很大的不确定性。而通过设置全局随机数种子，我们可以确保每次运行代码时，随机数生成器会生成相同的随机数序列，从而使得实验结果具有可重复性和可比性。因此，在PyTorch中，设置全局随机数种子是非常重要的。

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在pytorch中，这句话是什么意思：self.decoder_poi.bias.data.zero_()

这句话实际上是指PyTorch模型中的一个变量，即self.decoder_poi的偏差（bias）数据，将其设置为零（zero）值，通过下划线（_）表示对数据进行就地操作（in-place）。这个操作通常用于初始化模型参数或一些优化策略的实现。

在pytorch中，这句话是什么意思：self.fuse_embed = nn.Linear(128, 128)

这句话的意思是在 PyTorch 中定义了一个线性层（linear layer），其中输入尺寸是128，输出尺寸也是128，这个线性层被赋值给了变量self.fuse_embed。这个线性层在模型中通常用于将不同的输入特征进行融合（fuse）得到一个更为综合的特征表示。