"cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"

这是一个Python代码段，它检查是否有可用的CUDA设备，如果有，则返回"cuda"字符串，否则检查是否有可用的MPS（Multi-Process Service）后端，如果有，则返回"mps"字符串，否则返回"cpu"字符串。它通常用于指定PyTorch程序的设备。如果你有一个可用的CUDA设备，它会使用GPU来加速深度学习计算。如果没有，它会使用CPU进行计算，但速度较慢。

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"cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"的返回值

这行代码的返回值是一个字符串，表示当前可用的设备。如果可以使用CUDA，则返回"cuda"；如果可以使用MPS，则返回"mps"；如果都不可用，则返回"cpu"。其中，CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的平台，MPS是一种多进程共享模式，可以在多个进程之间共享显存。如果没有GPU可用，则仅能使用CPU进行计算。

device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" )

这是一个 Python 代码片段，用于确定可以使用的 PyTorch 设备。如果 CUDA 可用，则使用 CUDA，否则如果 MPS 可用，则使用 MPS，否则使用 CPU。其中，CUDA 是 NVIDIA 的 GPU 加速计算平台，MPS 是一种多进程服务，可以将多个进程的 CUDA 计算合并成一个单一的 CUDA 上下文，从而提高 GPU 利用率。