-z "$submit_cnt" -o "$submit_cnt" = "0"

这是一个条件语句，用于检查变量 `$submit_cnt` 的值。让我来解释一下：

`-z "$submit_cnt"` 检查变量 `$submit_cnt` 是否为空字符串。如果是空字符串，条件为真。

`-o` 是一个逻辑运算符，表示"或"。它用于组合多个条件，只要其中一个条件为真，整个条件表达式就为真。

`"$submit_cnt" = "0"` 检查变量 `$submit_cnt` 是否等于字符串 "0"。如果相等，条件为真。

因此，整个条件表达式的含义是：如果变量 `$submit_cnt` 是空字符串或者等于 "0"，则条件为真。

这种条件语句通常用于脚本中的条件判断，根据不同的条件执行不同的操作。

相关问题

#!/bin/sh DC_DET=/sys/class/gpio/dc_det/value BAT_PWR=/sys/class/gpio/bat_pwr/value LCD_PWR=/sys/class/backlight/backlight/brightness pd_cnt_max=10 pd_cnt=0 while true;do res=`cat $DC_DET` if [ $res = "1" ];then # set backlight to lowest level echo 1 > $LCD_PWR let pd_cnt=$pd_cnt+1 if [ $pd_cnt -gt $pd_cnt_max ];then echo "Cut off battery power!" sync #while true;do # echo 0 > $BAT_PWR #done; poweroff exit 0 else let tmp=$pd_cnt_max-$pd_cnt echo "Power down count: $tmp" fi else # recover lcd backlight level if [ $pd_cnt -gt 0 ];then echo 8 > $LCD_PWR fi pd_cnt=0 fi sleep 1 done exit $?

这段代码是一个无限循环的 shell 脚本，用于检测电源状态并采取相应的操作。

首先，脚本定义了一些变量，包括 `DC_DET`、`BAT_PWR` 和 `LCD_PWR`。

然后，脚本进入一个无限循环。在每次循环中，它会读取 `$DC_DET` 文件的内容，并根据其值进行不同的操作：

- 如果 `$DC_DET` 文件的内容为 "1"，表示电源连接正常，则执行以下操作：
- 将 LCD 的亮度设置为最低。
- 递增 `pd_cnt` 变量的值。
- 如果 `pd_cnt` 的值超过了 `pd_cnt_max` 的值，则执行以下操作：
- 同步文件系统。
- 执行 `poweroff` 命令来关机。
- 退出脚本。
- 否则，计算剩余的 `pd_cnt_max - pd_cnt` 并输出到屏幕上。

- 如果 `$DC_DET` 文件的内容不是 "1"，表示电源未连接，则执行以下操作：
- 如果 `pd_cnt` 的值大于 0，则将 LCD 的亮度恢复为默认值 8。
- 将 `pd_cnt` 的值重置为 0。

最后，脚本会休眠 1 秒钟后再次进行下一次循环。

总之，该脚本用于监测电源状态，并在电源断开一定时间后执行关机操作。

torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事

这是一条使用torchrun命令行工具训练AI模型的命令，其中包含了多个参数和选项，主要包括：

- nproc_per_node：每个节点使用的GPU数量
- nnodes：使用的节点数量
- node_rank：当前节点的排名
- master_addr：主节点的地址
- master_port：主节点的端口号
- train-data：训练数据的路径
- val-data：验证数据的路径
- resume：恢复训练时的模型路径
- reset_data_offset：是否重置数据偏移量
- reset_optimizer：是否重置优化器状态
- logs：日志输出路径
- name：模型名称
- save-step-frequency：多少步保存一次模型
- save-epoch-frequency：多少轮保存一次模型
- log-interval：多少步输出一次日志
- report_training_batch_acc：是否输出每个batch的准确率
- context-length：输入文本的上下文长度
- warmup：学习率预热轮数
- batch-size：训练时每个batch的大小
- valid-batch-size：验证时每个batch的大小
- valid-step-interval：多少步验证一次
- valid-epoch-interval：多少轮验证一次
- lr：学习率
- wd：权重衰减
- max-epochs：最大训练轮数
- vision-model：使用的视觉模型
- use_augment：是否使用数据增强
- text-model：使用的文本模型
- use-flash-attention：是否使用闪光注意力机制