1 get_logger

2 set_random_seed

def set_random_seed(seed):
    """
    重置随机数种子

    Args:
        seed(int): 种子数
    """
    random.seed(seed)
    #设置 Python 内置的随机数生成器的种子
    np.random.seed(seed)
    #设置 NumPy 的随机数生成器的种
    torch.manual_seed(seed)
    #设置 PyTorch 在 GPU 上的随机数生成器的种子
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    #确保 PyTorch 在 GPU 上产生的随机数序列是可重现的
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    #设置 PyTorch 的 CuDNN 后端为确定性模式，这样可以确保使用 CuDNN 加速的模型在 GPU 上产生的结果是可重现的

3 get_model

4 get_executor

加载对应的执行器

5 get_evaluator

加载对应的评估器