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
