if args.evaluate: setting = '{}_{}_ft{}_sl{}_pl{}_lr{}_bs{}_itr0'.format(args.model_name,args.data, args.features, args.seq_len, args.pred_len,args.lr,args.batch_size) exp = Exp(args) # set experiments print('>>>>>>>testing : {}<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<'.format(setting)) mae, maes, mse, mses = exp.test(setting, evaluate=True) print('Final mean normed mse:{:.4f},mae:{:.4f},denormed mse:{:.4f},mae:{:.4f}'.format(mse, mae, mses, maes)) else: if args.itr: for ii in range(len(seeds)): seed = seeds[ii] torch.manual_seed(seed) # reproducible torch.cuda.manual_seed_all(seed) # setting record of experiments setting = '{}_{}_ft{}_sl{}_pl{}_lr{}_bs{}_seed{}'.format(args.model_name,args.data, args.features, args.seq_len, args.pred_len,args.lr,args.batch_size,seed)

这段代码看起来像是在进行模型训练和测试。其中，如果 `args.evaluate` 的值为真，则进行测试，否则进行训练。如果进行测试，则会输出测试结果，包括均方误差（mse）、平均绝对误差（mae）等。如果进行训练，则会根据 `args.itr` 的值决定是否进行多次训练，每次训练使用不同的随机种子 `seed`。同时，还会记录实验的设置，包括模型名称、数据集名称、特征数量、序列长度、预测长度、学习率、批大小和随机种子。

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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。

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

这段代码是一个私有方法_init_agents()，用于初始化智能体。主要的流程如下：

首先，定义一个空列表agents，用于存放智能体对象。

然后，根据参数self.args.save_dir和self.args.scenario_name，构造出模型保存路径model_path。

接着，使用Agent类（这个类没有给出）创建一个智能体对象agent，传入self.args作为参数。

如果参数self.args.evaluate为True，说明是在评估模式下运行程序，需要加载已经训练好的智能体模型。在模型保存路径model_path下，每个智能体都有一个单独的文件夹，文件夹名称为agent_i（i为智能体的编号）。因此，需要使用字符串拼接的方式，构造出当前智能体对应的模型保存路径m_path，并加载该智能体模型参数。

最后，将智能体对象agent添加到列表agents中，并返回该智能体对象。

需要注意的是，这段代码在for循环中被注释掉了，因此只会返回最后一个智能体对象。如果要同时创建多个智能体，需要将for循环取消注释，并在循环中依次创建每个智能体对象。