cannot import name 'rng_integers' from 'scipy._lib._util' (D:\anaconda\envs\py3.7\lib\site-packages\scipy\_lib\_util.py)

这个错误通常是由于Scipy版本问题引起的。在新版本的Scipy中，rng_integers已被删除。因此，如果您的代码使用了这个函数，就会出现这个错误。解决这个问题的两种方法是：
1.安装低版本的Scipy，可以通过以下命令查看当前安装的Scipy版本：python -c "import scipy; print(scipy.__version__)"，然后通过pip install scipy==x.x.x安装低版本的Scipy。
2.将Scipy降级到1.2.1版本，可以通过以下命令实现：pip install scipy==1.2.1。

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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。

解释以下代码： # Set random seed RNG_SEED = 114514 random.seed(RNG_SEED) np.random.seed(RNG_SEED) torch.manual_seed(RNG_SEED) torch.cuda.manual_seed(RNG_SEED) cudnn.deterministic = True cudnn.benchmark = False

这段代码的作用是设置随机种子，以确保模型的训练过程是可重复的，即每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。

具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 设置随机种子为 114514，这个数字可以是任意整数。
2. 使用 Python 自带的 random 模块设置随机种子。
3. 使用 NumPy 模块设置随机种子。
4. 使用 PyTorch 模块设置随机种子。
5. 使用 PyTorch 模块设置 CUDA 设备的随机种子。
6. 设置 cuDNN 的随机数生成器为确定性模式，以确保每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。
7. 禁用 cuDNN 的自动调整策略，以确保每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。

总之，这段代码的作用是为了保证模型的训练结果是可重复的，方便进行调试和复现。