请详细地对如下代码进行注释：import argparseimport osfrom functools import partialimport numpy as npimport torchimport torchdistributed as distimport torchmultiprocessing as mpimport torchnnparallelimport torchutils

该代码是一个NNUNet分割管道的实现，主要包括以下步骤：

1. 导入所需的库和模块。
2. 使用argparse模块创建一个解析器对象，并添加一些命令行参数。
3. 定义一个main函数，用于解析命令行参数并调用主工作函数。
4. 定义主工作函数main_worker，它接受一个GPU索引和命令行参数作为输入。
5. 如果需要进行分布式训练，设置分布式训练相关的参数，并通过torch.multiprocessing.spawn函数在多个GPU上启动多个进程。
6. 设置GPU设备并启用cudnn加速。
7. 根据命令行参数获取数据加载器。
8. 根据模型名称和命令行参数创建模型对象。
9. 创建损失函数、后处理标签和预测的转换函数、评估指标和模型推断函数。
10. 打印模型的总参数数量。
11. 加载预训练模型（如果有）。
12. 将模型移动到GPU上。
13. 如果进行分布式训练，使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel将模型封装为分布式模型。
14. 根据命令行参数选择优化器。
15. 根据命令行参数选择学习率调度器。
16. 调用run_training函数进行训练，并返回准确率。
17. 如果是主进程，则打印准确率。
18. 在__main__中调用main函数。