您可以通过在www.example.com命令中指定--timeout参数来增加PyTorch超时时间，该参数接受以秒为单位的值，用于设置训练过程的超时时间。torch.distributed.run command. The argument accepts a value in seconds, which sets the timeout for the training process.
例如，如果要将超时增加到2小时（7200秒），则可以按如下所示修改命令：

python3 -m torch.distributed.run --nproc_per_node 2 train.py --batch 100 --epochs 1000 --data /home/username/Documents/folder_name/numbers.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1 --hyp data/hyps/hyp.scratch-high.yaml --name folder_name --patience 0 --timeout 7200

这将把训练过程的超时设置为2小时（7200秒）。注意--timeout参数区分大小写，因此在指定时请确保使用正确的大小写。

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您收到的错误消息表明www.example.com脚本无法识别--timeout参数。要解决此问题，您需要修改train.py脚本以接受--timeout参数。下面是一个简单的示例，说明如何将--timeout参数添加到脚本中：train.py script. To fix this issue, you'll need to modify the train.py script to accept the --timeout argument. Here's a simple example of how you could add the --timeout argument to the script:

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--timeout', type=int, default=1800, help='timeout in seconds')
args = parser.parse_args()

您收到的错误消息表明www.example.com脚本无法识别--timeout参数。要解决此问题，您需要修改train.py脚本以接受--timeout参数。train.py script. To fix this issue, you'll need to modify the train.py script to accept the --timeout argument.
下面是一个简单的例子，说明如何将--timeout参数添加到脚本中：
python复制代码导入argparse
解析器=参数解析器。参数解析器（）解析器. add_argument（'--timeout'，类型= int，默认值= 1800，帮助='超时（秒）'）args =解析器. parse_args（）此代码使用argparse模块将--timeout参数添加到脚本中，type参数指定--timeout参数应为整数，默认参数将默认值设置为1800秒（30分钟）。帮助参数提供该参数的说明。
一旦将--timeout参数添加到脚本中，就可以使用args.timeout访问它的值，并在训练过程中使用它。
例如：

import time

start_time = time.time()
while True:
    # training logic
    if time.time() - start_time > args.timeout:
        break