torch分布式训练，lanch与run的区别，从lanch到run需要修改什么

在PyTorch中，分布式训练通常使用两个脚本来实现：一个是`launch.py`，另一个是`run.py`。它们的主要区别如下：

- `launch.py`脚本主要负责启动分布式训练的进程，并在每个进程中设置一些环境变量和参数，例如`MASTER_ADDR`、`MASTER_PORT`、`WORLD_SIZE`等。
- `run.py`脚本主要负责实际的训练过程，包括模型定义、数据加载、优化器设置、训练循环等。

从`launch.py`到`run.py`的过程中，需要修改以下几个方面：

1. 环境变量：在`launch.py`中设置的环境变量需要在`run.py`中进行读取，例如`MASTER_ADDR`、`MASTER_PORT`、`WORLD_SIZE`等。
2. 模型和数据加载：在`run.py`中需要定义模型和数据加载器，以便进行训练。
3. 分布式设置：在`run.py`中需要设置分布式的参数，例如`torch.distributed.init_process_group()`函数的参数。
4. 优化器和学习率调整：在`run.py`中需要设置优化器和学习率调整策略，以便进行训练。

总之，从`launch.py`到`run.py`的过程中，需要将`launch.py`中设置的环境变量和参数传递给`run.py`，并在`run.py`中进行模型定义、数据加载、优化器设置和训练循环。