if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node

这段代码的作用是为了在分布式训练时调整 batch size 大小。

在分布式训练时，每个计算节点都会运行一份模型副本，并且每个节点都会处理一部分数据。这样可以加快训练速度，但也会导致每个节点的 batch size 变小，因为每个节点只处理数据集的一部分。

为了避免 batch size 太小导致训练效果不佳，这段代码会在分布式训练时，通过将 batch size 除以节点数量的方式来调整 batch size 的大小。`ngpus_per_node` 表示每个节点上的 GPU 数量，如果只有一个 GPU，那么 batch size 不变，否则，batch size 会除以节点中 GPU 的数量，以保证每个节点上的 batch size 大小相近。

这个调整可以帮助分布式训练更好地利用计算资源，提高训练效果。

相关问题

lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close() 转为伪代码

lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)
model.Unfreeze_backbone()

epoch_step = num_train // batch_size
epoch_step_val = num_val // batch_size

if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0:
raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。")

if distributed:
batch_size = batch_size // ngpus_per_node
gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler)
gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler)

UnFreeze_flag = True

if distributed:
train_sampler.set_epoch(epoch)
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank)

if local_rank == 0:
loss_history.writer.close()

伪代码并不是一种具体的编程语言，而是一种算法描述语言，因此将上述代码转换为伪代码就是将其转换为类似于自然语言的算法描述。在这个过程中，可以将代码中的特定语法和语言结构替换为通用的算法表达方式，以便更清晰地表达算法的逻辑和流程。

if distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True, ) val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_dataset, shuffle=False, ) batch_size = batch_size // ngpus_per_node shuffle = False else: train_sampler = None val_sampler = None shuffle = True

这段代码的作用是为分布式训练设置数据采样器，并根据是否为分布式训练设置 batch size 和 shuffle。

如果 `distributed` 为真，表示进行分布式训练，需要使用 `DistributedSampler` 来对训练集和验证集进行采样。`DistributedSampler` 会自动将数据划分成多个子集，在每个进程中采样自己的子集，以避免多个进程同时访问同一个数据集的冲突。同时，为了增加数据的随机性，训练集需要进行 shuffle，验证集不需要 shuffle。

如果 `distributed` 为假，表示进行单机训练，不需要采用 `DistributedSampler`，而是直接使用 PyTorch 内置的 `DataLoader` 来生成 batch 数据。此时，训练集和验证集都需要进行 shuffle。

此外，如果进行分布式训练，还需要根据进程数来设置 batch size，因为每个进程只处理部分数据，因此需要将 batch size 缩小到原来的 1/N，其中 N 表示进程数。因此，设置 `batch_size = batch_size // ngpus_per_node`。