解释一下random_seed = 2019 torch.random.manual_seed(random_seed) np.random.seed(random_seed) epochs = 2 lr = 1e-3 resume_epoch = 0

这段代码是用于设置随机种子、训练轮数、学习率和恢复训练的起始轮数。

- `random_seed = 2019`：将随机种子设置为2019，这样每次运行程序时随机数生成器都会按照相同的方式生成随机数，确保实验的可重复性。
- `torch.random.manual_seed(random_seed)`：将PyTorch中的随机种子设置为2019，确保PyTorch中的随机数生成器也按照相同的方式生成随机数。
- `np.random.seed(random_seed)`：将NumPy中的随机种子设置为2019，确保NumPy中的随机数生成器也按照相同的方式生成随机数。
- `epochs = 2`：将训练轮数设置为2，意味着模型将会被训练2轮。
- `lr = 1e-3`：将学习率设置为0.001，这是一个超参数，用于控制模型在每次更新权重时的步长大小。
- `resume_epoch = 0`：将恢复训练的起始轮数设置为0，意味着从头开始训练模型而不是从之前的轮数开始。