def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

这是一段 Python 代码，它定义了一个名为 "main" 的函数。该函数首先调用 "parser.parse_args()" 方法来解析命令行参数。如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它调用 "main_worker(args)" 函数。

相关问题

args = parser.parse_args() seed = args.seed

`args = parser.parse_args()`是用来解析命令行参数的，它会将命令行中传入的参数解析成一个对象，这个对象包含了所有的参数及其对应的值。而`seed = args.seed`则是将解析出来的参数对象中的`seed`属性的值赋给了`seed`变量。

举个例子，如果你在命令行中输入`python script.py --seed 123 --num-epochs 10`，那么`args`对象中就会包含`seed`属性和`num_epochs`属性，分别对应值为`123`和`10`。而`seed = args.seed`则会将`123`赋值给`seed`变量。

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

这段代码是用于解析命令行参数，并根据参数设置一些变量和环境。具体的功能如下：

- `args = parser.parse_args()`：通过解析命令行参数，将参数值赋给`args`对象。
- `args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'`：根据命令行参数的值，构建一个路径字符串，并将其赋值给`args.root_model`。
- `os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)`：创建一个目录，如果目录已存在则不会抛出异常。
- `if args.gpu is not None: ...`：如果命令行参数中指定了GPU设备，则发出一个警告信息。
- `if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: ...`：如果分布式训练的URL参数是默认值且world_size参数也是默认值，则尝试从环境变量中获取world_size的值。
- `args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed`：根据world_size和multiprocessing_distributed参数的值，设置distributed变量的布尔值。

这段代码主要是对命令行参数进行解析和设置相应的变量，以便后续使用。