SyncBatchNorm可以提高多gpu训练的准确性，但会显著降低训练速度。它仅适用于多GPU DistributedDataParallel 训练。

# SyncBatchNorm
    if opt.sync_bn and cuda and RANK != -1:
        model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device)
        LOGGER.info('Using SyncBatchNorm()')

这段代码的作用是在需要的情况下使用同步批归一化（SyncBatchNorm）。

首先，判断条件 opt.sync_bn 是否为真。opt.sync_bn 是一个布尔值，表示是否使用同步批归一化。

然后，判断条件 cuda 和 RANK != -1 是否同时为真。cuda 是一个布尔值，表示是否使用 GPU 运算。RANK 是一个变量，表示当前的进程或节点的排名。如果条件同时为真，则执行下面的操作。

将模型 model 转换为使用同步批归一化的模型，即调用 torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm 函数，并将 model 作为参数传入。这个函数的作用是将模型中的批归一化层转换为同步批归一化层。然后，将转换后的模型移动到指定的设备 device 上。

最后，使用日志记录器 LOGGER 输出一条信息，表示正在使用同步批归一化。

同步批归一化是一种用于加速分布式训练的技术。在分布式训练中，不同的 GPU 设备上的批归一化层的统计信息可能不同，这会导致模型的收敛速度变慢。通过使用同步批归一化，可以保证不同设备上的批归一化层的统计信息保持一致，从而加速模型的训练过程。