train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(msrvtt_dataset)

`torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 是 PyTorch 中的一个类，用于分布式训练时的数据加载器分片（sampler）。它会根据给定的数据集 `msrvtt_dataset` 和分布式设置来随机打乱并分配数据样本，使得每个工作进程只看到一部分数据，从而实现多GPU或多机器上的并行训练。

当你创建 `train_sampler` 的时候，通常这样使用：

from torch.utils.data import DistributedSampler

# 假设你已经设置了环境变量 'WORLD_SIZE' 和 'LOCAL_RANK'
world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE'])
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])

train_sampler = DistributedSampler(msrvtt_dataset, num_replicas=world_size, rank=local_rank)

参数说明：
- `msrvtt_dataset`: 你想要从中采样的数据集实例。
- `num_replicas`: 分布式环境中的节点数量。
- `rank`: 当前运行的工作进程的ID（从0开始）。

在训练循环中，通常你会把它传递给 `DataLoader` 的 `sampler` 参数：

data_loader = DataLoader(dataset=msrvtt_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)

每次迭代，`DistributedSampler` 会返回一个新的子集，直到数据集遍历完毕。这保证了所有工作进程之间的数据分布一致性。