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。

相关问题

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。

np.random.seed(random_state)

`np.random.seed(random_state)`是NumPy中用于设置随机数种子的函数。通过设置随机数种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。

以下是两个例子来演示`np.random.seed(random_state)`的用法：

1. 使用`np.random.seed()`生成相同的随机数序列：

from numpy import *

num = 0
while(num < 5):
    random.seed(5)
    print(random.random()) # 输出：0.22199317108973948
    num += 1

2. 使用`np.random.RandomState()`生成相同的随机数序列：

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(2020)
for i in range(10):
    data = rng.randint(0, 100)
    print(data) # 输出：65 68 47 61 92 68 80 23 49 59