torch.manual_seed(123)生成了什么

`torch.manual_seed(123)` 是 PyTorch 中用于设置随机数种子的函数，它生成了一个固定的随机数种子，即 123。在深度学习中，随机数种子的设置非常重要，因为深度学习中很多操作都是基于随机数的，如参数的初始化、数据集的划分等等。通过设置随机数种子，可以保证在多次运行相同的代码时，得到的结果是一致的，这样有助于调试和复现实验结果。

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if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

这段代码是用于检查是否可用CUDA加速，并设置随机种子的条件语句。具体解释如下：

1. `if torch.cuda.is_available():`：这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。

2. `torch.cuda.manual_seed(123)`：这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值，通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。

3. `if USE_CUDA:`：这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True，则执行下面的代码块，否则跳过。

综上所述，这段代码的作用是在CUDA可用的情况下，设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True，则也会执行相同的操作。

torch.cuda.manual_seed(123)

torch.cuda.manual_seed(123)函数用于设置随机数生成器的种子，以确保在使用CUDA加速时生成的随机数是可重复的。这个函数的参数是一个整数种子值，它可以是任意整数。在这个例子中，种子值被设置为123。这意味着每次运行程序时，使用CUDA加速的随机数生成器都会生成相同的随机数序列。