python -m torch.distributed.launch

python -m torch.distributed.launch是一个用于在分布式环境下启动PyTorch程序的命令。它可以在多个GPU上运行PyTorch程序，以加速训练和推理。该命令会自动启动多个进程，并将它们连接到一个分布式环境中。在使用该命令时，需要指定要运行的PyTorch程序的入口文件，并设置一些参数，如使用的GPU数量、每个进程的编号等。

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python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node $NUM_GPUS$ main_persformer.py --mod=$EXPR_NAME$ --batch_size=$BATCH_SIZE$

这是一个命令行指令，看起来是在运行一个分布式训练的 Python 程序。其中 `$NUM_GPUS$` 是指分布式集群中 GPU 的数量，`$EXPR_NAME$` 是指要运行的模型名称，`$BATCH_SIZE$` 是指用于训练的每个批次的样本数量。该指令使用了 PyTorch 的 `torch.distributed.launch` 模块来启动多个进程，并在每个进程中运行指定的 Python 程序 `main_persformer.py`。

cmd = f'python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node {nd} --master_port {port} train.py --resume {last}'。能详细解释这段代码吗

这段代码是用于启动分布式训练的命令行代码。其中，nd表示每个节点的进程数，port表示主节点的端口号，last表示上一次训练的模型路径。该命令行代码会启动一个分布式训练进程，每个进程都会加载上一次训练的模型，并在主节点上进行同步。具体实现细节可以参考torch.distributed.launch和train.py的文档。