代码解读1
一、代码的主要目的是设置随机种子以确保实验的可重复性，并根据用户的偏好和系统的能力选择正确的设备（CPU 或 GPU）来执行计算。
设置全局的 CPU 随机数生成器的种子，设置随机种子后，每次在 CPU 上生成随机数时，只要种子相同，生成的随机数序列也将相同。
torch.manual_seed(args.seed)
检查是否使用 CUDA
use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
创建一个 PyTorch device 对象，用于指定张量应该存储在哪个设备上。
device = torch.device("cuda" if use_cuda else 'cpu')
if use_cuda:
print("Using CUDA!")
torch.cuda.manual_seed(args.seed)#在 CUDA 设备上设置随机种子。这是为了确保在 GPU 上生成的随机数也是可重复的。
else:
print('Not using CUDA!!!')
二、
datasets.MNIST('data', train=True, download=True）
调用了 datasets.MNIST 来创建一个 MNIST 数据集对象。
MNIST 是一个手写数字识别的标准数据集。
‘data’ 参数指定了数据集的存储目录。
train=True 表示加载的是训练集。
train=False：表示加载的是测试集或验证集，但在 MNIST 数据集的常见用法中，这通常指的是测试集。测试集用于在模型训练完成后评估模型的性能。
download=True 表示如果数据集不存在于指定目录，则自动从互联网上下载。