@cli.command("train", help="Train model") @click.option("--scale", type=int, default=1, help="model width will be multiplied by scale") @click.option("--batch-size", type=int, default=256, help="batch size") @click.option("--device", type=str, default=util.get_device(), help="`cuda` or `cpu`") @click.option("--epoch", type=int, default=100, help="number of epochs to train") @click.option("--log-interval", type=int, default=100, help="display train loss after every `log-interval` batch") @click.option("--checkpoint-file", type=str, default="model.torch", help="file to save model checkpoint") @click.option("--optimizer", type=str, default="adam", help="optimizer adam/sgd") @click.option("--dropout", type=float, default=0.1, help="dropout") @click.option("--logdir", type=str, default='./logs/', help="logdir") @click.option("--subspectral-norm/--dropout-norm", type=bool, default=True, help="use SubspectralNorm or Dropout") @click.option("--train_TRM", type=bool, default=False, help="train_TRM") def train_command(scale, batch_size, device, epoch, log_interval, checkpoint_file, optimizer, dropout, subspectral_norm, logdir, train_TRM):

这段代码是一个命令行工具 `train` 的定义，其接受多个参数，包括 `scale`、`batch-size`、`device`、`epoch`、`log-interval`、`checkpoint-file`、`optimizer`、`dropout`、`logdir`、`subspectral-norm` 和 `train_TRM`。在命令行中输入 `train` 命令并传入这些参数时，将会调用函数 `train_command()`。其中，`train_TRM` 是一个布尔值参数，用于指示是否训练 TRM 模型。在函数内部，可以通过 `train_TRM` 的值来判断是否需要训练 TRM 模型。如果该参数在调用 `train_command()` 时不存在，可能会出现类似于之前的错误。