这段代码是用来设置随机数种子的，目的是为了保证实验的可复现性。随机数种子是用来生成随机数序列的初始值，如果不设置种子，每次运行代码时，随机数序列都会不同，导致实验结果不一致。如果设置了固定的种子，那么每次运行代码时，随机数序列都会相同，实验结果也就可以复现。这段代码中，SEED = 1表示设置种子为1，然后分别调用random, numpy, torch和torch.cuda的seed函数来设置各自的随机数生成器的种子为1。

种子为1是指随机数种子的值是1，也就是说，随机数生成器的初始状态是由1决定的。你可以把种子想象成一个密码，如果你知道了密码，你就可以解开随机数序列的规律，如果你不知道密码，你就无法预测随机数序列的下一个数。种子为1只是一个例子，你也可以设置其他的值作为种子，只要保证每次运行代码时使用相同的种子，就可以复现实验结果。

random是Python自带的标准库，它可以生成各种类型的随机数，如整数，浮点数，字符串，列表等。它的随机数生成器是基于Mersenne Twister算法的，它是一个伪随机数生成器，也就是说，它的随机数序列是有规律的，只是很难预测。random模块主要用于一般的编程任务，如模拟，测试，游戏等。

numpy是一个科学计算库，它提供了高效的多维数组操作和线性代数，傅里叶变换，统计等功能。numpy.random是numpy的一个子模块，它可以生成各种分布的随机数，如均匀分布，正态分布，泊松分布等。它的随机数生成器也是基于Mersenne Twister算法的，但是它可以设置不同的种子来创建不同的随机数生成器实例。numpy.random主要用于科学计算和数据分析的任务，如机器学习，深度学习等。

torch是一个深度学习框架，它提供了强大的张量计算和自动求导功能。torch也有一个torch.random子模块，它可以生成各种分布的随机数，如均匀分布，正态分布，泊松分布等。它的随机数生成器也是基于Mersenne Twister算法的，但是它可以设置不同的设备来创建不同的随机数生成器实例。torch.random主要用于深度学习的任务，如神经网络的初始化，正则化，数据增强等。

我刚才已经简单介绍了这三个模块的不同应用场景和功能，可以参考以下的例子来进一步理解：

如果你想生成一个随机的密码，你可以使用random模块，如：

如果你想生成一个服从正态分布的1000个随机数，并绘制它们的直方图，你可以使用numpy.random模块，如：

如果你想初始化一个神经网络的权重，并在GPU上进行训练，你可以使用torch.random模块，如：