"cuda:1" if torch.cuda.is_available()

则返回True，否则返回False。您可以通过以下代码来检查：

import torch

if torch.cuda.is_available():
print("cuda:1 is available!")
else:
print("cuda:1 is not available!")

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if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

这段代码是用于检查是否可用CUDA加速，并设置随机种子的条件语句。具体解释如下：

1. `if torch.cuda.is_available():`：这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。

2. `torch.cuda.manual_seed(123)`：这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值，通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。

3. `if USE_CUDA:`：这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True，则执行下面的代码块，否则跳过。

综上所述，这段代码的作用是在CUDA可用的情况下，设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True，则也会执行相同的操作。

if torch.cuda.is_available(): torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0)) pass device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码是什么意思

这段代码的作用是，如果当前设备有可用的CUDA，则将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量并输出使用的CUDA设备的名称。然后，它将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。

具体来说：

- `torch.cuda.is_available()`：返回一个布尔值，表示当前设备是否有可用的CUDA。

- `torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`：将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量。

- `print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))`：输出使用的CUDA设备的名称。

- `device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`：将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。