torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor

这段代码的作用是根据是否开启了 CUDA 加速来选择使用 torch.cuda.FloatTensor 还是 torch.FloatTensor。如果使用了 CUDA，就使用 torch.cuda.FloatTensor；否则使用 torch.FloatTensor。这是因为在使用 CUDA 加速时，需要将数据放到 GPU 上进行计算，因而需要使用 torch.cuda.FloatTensor。而在不使用 CUDA 加速时，数据默认在 CPU 上进行计算，因而使用 torch.FloatTensor 即可。

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use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练：

import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition

device = torch.device("cpu")  # 使用CPU进行训练

# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
    from IPython import display

# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor

# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)

# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
    return FloatTensor([state])

# 训练模型
for i in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    for t in count():
        # 获取动作
        action = select_action(state)
        # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        # 转换状态和动作为张量
        state_tensor = state_to_tensor(state)
        action_tensor = LongTensor([action])
        next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
        # 存储状态转换
        memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
        # 更新状态
        state = next_state
        # 训练模型
        optimize_model()
        if done:
            break

这里我们将使用CPU进行训练，所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`；将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时，我们还需要将模型和优化器移动到CPU上，可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。

module 'torch.cuda' has no attribute 'is_avaliable'

The correct attribute name is `torch.cuda.is_available()`.

You can use this attribute to check if the CUDA is available on your system or not. This attribute returns a Boolean value indicating whether CUDA is currently available or not.

Here's an example:

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available on this system.")
else:
    print("CUDA is not available on this system.")