# setup synchronized BatchNorm for distributed training if args.distributed and args.sync_bn: if has_apex and use_amp == 'apex': # Apex SyncBN preferred unless native amp is activated model = convert_syncbn_model(model) else: model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) if args.local_rank == 0: _logger.info( 'Converted model to use Synchronized BatchNorm. WARNING: You may have issues if using ' 'zero initialized BN layers (enabled by default for ResNets) while sync-bn enabled.') if args.torchscript: assert not use_amp == 'apex', 'Cannot use APEX AMP with torchscripted model' assert not args.sync_bn, 'Cannot use SyncBatchNorm with torchscripted model' model = torch.jit.script(model) optimizer = create_optimizer_v2(model, **optimizer_kwargs(cfg=args))

这段代码是用于设置分布式训练中的同步批归一化（Synchronized BatchNorm）。在分布式训练中，多个计算设备上的模型参数需要进行同步更新，而批归一化层中的均值和方差也需要进行同步计算。

首先，代码检查了是否启用了分布式训练（args.distributed）和同步批归一化（args.sync_bn）。如果使用了Apex库并且使用了Apex混合精度训练（use_amp='apex'），则将模型转换为使用Apex库提供的同步批归一化方法（convert_syncbn_model）。否则，将使用PyTorch提供的SyncBatchNorm方法（torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm）将模型转换为使用同步批归一化。

接下来，如果启用了torchscript模式（args.torchscript），则使用torch.jit.script将模型转换为torchscript形式，以提高性能和部署效率。需要注意的是，在torchscript模式下无法使用Apex库的混合精度训练（use_amp='apex'），也无法使用SyncBatchNorm。

最后，根据给定的优化器参数（optimizer_kwargs(cfg=args)），创建优化器（create_optimizer_v2）来优化模型的参数。