PyTorch中设置随机种子(torch.manual_seed)可确保实验可复现性，主要影响张量初始化、数据打乱等随机操作。完整设置包括：CPU种子(manual_seed)、GPU种子(cuda.manual_seed)、多GPU种子(cuda.manual_seed_all)，并建议设置cudnn.deterministic=True禁用不确定性操作。多进程DataLoader需通过work

使用学习率调度器（如 `torch.optim.lr_scheduler`）来动态调整学习率，提高训练效果。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。将训练和预