解释 if sync_bn and ngpus_per_node > 1 and distributed: model_train = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model_train) elif sync_bn: print("Sync_bn is not support in one gpu or not distributed.")

这段代码是用于在分布式训练时启用同步批归一化（Sync Batch Normalization）。

如果设置了 `sync_bn` 为 True，同时当前机器上的 GPU 数量大于 1，且已经启用了分布式训练（即 `distributed` 为 True），则调用 `torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm` 方法启用同步批归一化。同步批归一化可以在分布式训练中保持各个进程上的均值和方差一致，从而提高训练效果和稳定性。

如果设置了 `sync_bn` 为 True，但是当前机器上的 GPU 数量为 1 或者没有启用分布式训练，则打印提示信息，表示无法启用同步批归一化。

最后，将启用或未启用同步批归一化的模型返回给 `model_train` 变量。