def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """ Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. """ if local_rank not in [-1, 0]: dist.barrier(device_ids=[local_rank]) yield if local_rank == 0: dist.barrier(device_ids=[0])

这段代码是用于在分布式训练中同步所有进程的执行，确保每个进程都完成了某个任务后再进行下一步操作。其中，`local_rank` 表示当前进程在本地机器中的排名，`dist.barrier()` 是 PyTorch 中用于同步进程的函数，它会在所有进程都调用该函数前等待，然后所有进程同时执行到该函数后才能继续往下执行。在这段代码中，如果 `local_rank` 不为 0，则该进程会等待排名为 0 的进程执行完 `yield` 语句后再继续往下执行；如果 `local_rank` 为 0，则该进程会等待其他进程都执行完 `yield` 语句后再继续往下执行。