args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() 是什么意思

这个代码行的意思是，如果 args.no_cuda 为 False 并且当前设备支持 CUDA，则将 args.cuda 设置为 True，否则将其设置为 False。CUDA 是 NVIDIA 开发的用于并行计算的平台和编程模型。

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args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)什么意思

这段代码主要是为了判断是否使用 CUDA 进行模型的训练和推理，并设置随机种子。

首先，`args.no_cuda` 是一个 bool 类型的变量，表示是否禁用 CUDA。如果 `args.no_cuda` 为 True，则不使用 CUDA；否则，通过 `torch.cuda.is_available()` 函数判断当前环境是否支持 CUDA，如果支持，则将 `args.cuda` 设置为 True，表示使用 CUDA 进行模型训练和推理。

其次，`torch.manual_seed(args.seed)` 设置 PyTorch 的随机种子，保证每次运行时生成的随机数是一样的，这样可以保证模型训练的可复现性。`args.seed` 是一个整数类型的变量，表示随机数的种子值，可以在代码中设置或者通过命令行参数传入。

args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

这是argparse模块的用法示例的一部分，它使用parse_args()方法从命令行中解析参数，并将结果保存在args变量中。接下来，它根据解析出的--no-cuda参数的值和当前系统是否支持CUDA来设置args.cuda变量的值。

具体来说，这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算，如果结果为True，则将args.cuda设置为True，否则设置为False。这样，args.cuda将表示是否启用CUDA训练。

例如，如果我们在命令行中输入：

python myscript.py --no-cuda

而当前系统不支持CUDA，则解析后的结果将是：

args.no_cuda = True
args.cuda = False

这样，我们就可以使用args.cuda来确定是否需要在GPU上运行代码。