ValueError: Invalid launcher type: tensor(

这个错误提示通常出现在使用PyTorch的`torch.utils.distributed.launch`工具时，它用于分布式训练。"Invalid launcher type: tensor()"表明在尝试启动进程时，指定的launcher类型（也就是运行模式）无效，该类型应该是字符串，而不是张量(tensor)。

在使用`launch`函数时，你需要传入一个字符串，如'mpi', 'nccl', 'gloo', 或者'default'，表示使用哪种通信库进行分布式训练。可能是你在设置`launcher_type`参数时输入了一个错误的数据类型或者是其他配置出了问题。

解决这个问题的方法是检查你的`torch.distributed.launch`命令配置，确保`launcher_type`参数是一个有效的字符串，并且正确地指定了分布式训练的环境。例如：

import torch.distributed as dist

dist.launch(
    main_func,
    args=(args,),
    backend='nccl',  # 这里是常见的backend选择
    world_size=4,  # 总节点数
    node_rank=0,  # 当前节点编号
    mp.spawn=True  # 使用multiprocessing spawn策略
)

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ValueError: Invalid integer data type 'f'

这个错误通常表示你在尝试将一个字符串类型的非整数数据转换为整数时出错了。请检查你的代码，确保你正在尝试转换的数据只包含数字字符，并且没有包含其他字符或空格。如果你使用某个函数从文件或用户输入中读取数据，请确保该函数返回一个字符串类型的数据，并且不包含任何非数字字符。如果你需要将一个浮点数转换为整数，请使用 int() 函数进行强制转换。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的上下文和代码信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'modeType'

这个错误通常发生在将无法转换为整数的字符串传递给 int() 函数时。在你的情况下，字符串 'modeType' 无法转换为整数，因此会引发 ValueError 错误。

请检查你的代码并确保你正在使用正确的值来调用 int() 函数。如果你无法确定要传递给 int() 函数的值，请检查该值的类型以及来自哪个变量或用户输入。