9.5.5 DiT模型的全精度训练
文件train_baseline.py的功能是训练一个基于DiT模型的图像生成系统，它使用分布式数据并行（DDP）进行全精度训练。通过深度卷积网络和变分自编码器（VAE）将输入图像映射到潜在空间，并在该空间中进行扩散过程。代码设置了必要的训练环境、数据加载、模型初始化和优化器配置，并在训练过程中更新模型参数以及指数移动平均（EMA）模型。训练过程包括损失计算、日志记录、模型检查点保存等，最终完成模型训练。
（1）函数 update_ema 的功能是更新指数移动平均 (EMA) 模型的参数，使其逐渐靠近当前训练模型的参数。通过设定的 decay 值来控制EMA模型参数更新的速率。
def update_ema(ema_model, model, decay=0.9999):
ema_params = OrderedDict(ema_mo