d=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_availabla() else 'cpu')是什么意思

这行代码的意思是：如果当前系统支持CUDA，则将设备设置为CUDA（显卡），否则将设备设置为CPU。

具体解释：

在PyTorch中，通过指定设备来选择在哪个设备上运行计算图。通常我们可以选择CPU或CUDA（即显卡）作为设备。

上述代码首先判断当前系统是否支持CUDA，如果支持，则将设备设置为CUDA，即使用显卡进行计算；如果不支持，则将设备设置为CPU，即使用CPU进行计算。

这样设置设备后，我们在定义模型和进行计算时，只需将模型和数据移动到指定的设备上即可。例如：

model = model.to(d)
data = data.to(d)
output = model(data) # 在指定设备上进行计算

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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。

opt.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if opt.device is None else torch.device(opt.device)

This line of code sets the device that the PyTorch model will run on. It checks if a GPU is available and if so, sets the device to 'cuda', otherwise it sets the device to 'cpu'. If a specific device is specified in the 'opt.device' variable, then it sets the device to that instead.