FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if x.is_cuda else torch.FloatTensor

这段代码是一个三目运算符，判断输入张量x是否在CUDA上运行，如果是，则将FloatTensor设为torch.cuda.FloatTensor类型，否则设为torch.FloatTensor类型。

在PyTorch中，如果你的计算资源支持CUDA的话，可以将张量放到CUDA设备上进行计算，这样会有更快的计算速度。在这种情况下，需要使用torch.cuda.FloatTensor类型的张量。而如果你的计算资源不支持CUDA，那么就需要使用torch.FloatTensor类型的张量。

这段代码的作用是为了将后面的操作适配到CPU或GPU上，使得代码具有更好的通用性和可移植性。如果输入张量在CUDA上运行，那么后面的操作就会在CUDA上进行，否则就在CPU上进行。

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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。

t_ft = torch.cuda.FloatTensor if t_p[0].is_cuda else torch.Tensor

这行代码的作用是根据输入张量的设备类型，返回对应的浮点型张量类型，如果输入张量在 CUDA 设备上，则返回 torch.cuda.FloatTensor，否则返回 torch.Tensor。这样可以保证在 GPU 上进行计算时使用的是 CUDA 张量，从而加速计算。如果使用 CPU 进行计算，则使用普通的浮点张量即可。