global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

这段代码是一个 PyTorch 训练脚本的一部分。首先，它通过 argparse 模块解析命令行参数。然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时，它还创建了一个日志文件，用于保存训练过程中的指标和日志信息。如果模型目录不存在，它还会对其进行创建。最后，它启用了一个 PyTorch 的优化器加速库，以加速训练过程。

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args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

这段代码是用来解析命令行参数，并将指定的GPU设备编号保存在环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 中。其中，parser 是 argparse 模块中的一个对象，用于解析命令行参数。args.gpu 是命令行参数中指定的 GPU 设备编号。os.environ 是 Python 的一个标准库，用于访问操作系统的环境变量。通过将 args.gpu 赋值给 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']，可以控制 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架使用哪个 GPU。

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu set_seed(args.seed)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

这段代码主要是为了设置程序运行时的一些参数和环境变量，具体解释如下：

args = parser.parse_args()

这一行代码的作用是从命令行中解析参数。`parser` 是一个 `argparse.ArgumentParser()` 的对象，通过调用其 `parse_args()` 方法，可以解析命令行参数，并将其存储在 `args` 对象中。

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

这一行代码的作用是设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`，用于指定程序在哪个 GPU 上运行。`args.gpu` 是命令行参数 `-gpu` 的值，它可以是一个数字，也可以是一个逗号分隔的数字列表。如果 `args.gpu` 为 `None`，则表示程序不使用 GPU。

set_seed(args.seed)

这一行代码的作用是设置随机数种子，用于保证程序的可重复性。`args.seed` 是命令行参数 `-seed` 的值，它是一个整数。在程序中使用随机数时，如果种子相同，则每次运行的结果都会相同。