diff --git a/model_examples/SparseDrive/README.md b/model_examples/SparseDrive/README.md
index 299ecb7aa55f561f624dd2920ba9100f9739cece..ff472af399bdcb700c5dad4fb00068ba33065f90 100644
--- a/model_examples/SparseDrive/README.md
+++ b/model_examples/SparseDrive/README.md
@@ -1,188 +1,198 @@
-# SparseDrive
-
-# 目录
-- [SparseDrive](#sparsedrive)
-- [目录](#目录)
-- [简介](#简介)
-  - [模型介绍](#模型介绍)
-  - [支持任务列表](#支持任务列表)
-  - [代码实现](#代码实现)
-- [准备训练环境](#准备训练环境)
-  - [安装昇腾环境](#安装昇腾环境)
-  - [安装模型环境](#安装模型环境)
-- [准备数据集](#准备数据集)
-  - [预训练数据集](#预训练数据集)
-  - [获取预训练权重](#获取预训练权重)
-- [快速开始](#快速开始)
-  - [训练模型](#训练模型)
-  - [训练结果](#训练结果)
-- [版本说明](#版本说明)
-  - [变更](#变更)
-  - [FAQ](#faq)
-
-
-# 简介
-
-## 模型介绍
-
-SparseDrive是一种基于稀疏化表征的端到端自动驾驶模型，基于Sparse4D的整体思路，模型通过稀疏化进行检测与构图，大大提高了模型的训推速度，并通过并行的轨迹预测与规划模块，将自车的运动状态纳入到场景理解中，提高了模型轨迹预测与规划能力。
-
-## 支持任务列表
-
-本仓已经支持以下模型任务类型
-
-|   模型   | 任务列表 | 是否支持 |
-| :------: | :------: | :------: |
-| SparseDrive |   训练   |    ✔     |
-
-## 代码实现
-- 参考实现：
-
-  ```
-  url=https://github.com/swc-17/SparseDrive
-  commit_id=52c4c05b6d446b710c8a12eb9fb19d698b33cb2b
-  ```
-  
-- 适配昇腾 AI 处理器的实现：
-
-  ```
-  url=https://gitee.com/ascend/DrivingSDK.git
-  code_path=model_examples/SparseDrive
-  ```
-
-# 准备训练环境
-
-## 安装昇腾环境
-
-请参考昇腾社区中《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》文档搭建昇腾环境。本仓已支持表1中软件版本。
-  
-  **表 1**  昇腾软件版本支持表
-
-| 软件类型          | 支持版本     |
-| ----------------- |----------|
-| FrameworkPTAdapter | 7.0.0    |
-| CANN              | 8.1.RC1    |
-
-## 安装模型环境
-
- 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
-
-  **表 2**  版本支持表
-
-  |      三方库       |  支持版本  |
-  |:--------------:|:------:|
-  |    PyTorch     |  2.1   |
-  |    Driving SDK   | 7.1.0 |
-  |      mmcv      |  1.x   |
-  |     mmdet      | 2.28.2 |
-
-- 安装Driving SDK
-
-  请参考昇腾[Driving SDK](https://gitee.com/ascend/DrivingSDK)代码仓说明编译安装Driving SDK
-
-- 安装基础依赖
-
-  在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。
-  
-  ```shell
-  pip install -r requirements.txt
-  ```
-
-- 源码安装geos
-
-  shapely模块依赖于geos安装包，需要本地编译并将so文件复制到环境中
-
-  ```shell
-  sparsedrive_env_path=`pip3 show mx_driving | grep "Location" | awk -F "Location: " '{print $2}' | awk -F "python" '{print $1}'`
-  git clone https://github.com/libgeos/geos.git
-  cd geos
-  mkdir build
-  cd build
-  cmake ../
-  make
-  cp lib/libgeos* ${sparsedrive_env_path}
-  ```
-
-- 源码安装mmcv
-
-  ```shell
-    git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
-    cd mmcv
-    MMCV_WITH_OPS=1 FORCE_NPU=1 python setup.py install
-  ```
-
-- 模型代码Patch
-  ```shell
-  git clone https://github.com/swc-17/SparseDrive.git
-  cp -rf ./test/ SparseDrive
-  cp -rf ./tools/ SparseDrive
-  cp -rf SparseDrive.patch SparseDrive
-  cd SparseDrive
-  git checkout 52c4c05b6d446b710c8a12eb9fb19d698b33cb2b
-  git apply SparseDrive.patch
-  ```
-
-# 准备数据集
-
-## 预训练数据集
-用户自行获取*nuscenes*数据集，在源码目录创建软连接`data/nuscenes`指向解压后的nuscenes数据目录
-  ```shell
-  sparsedrive_path="path/to/sparsedrive"
-  cd ${sparsedrive_path}
-  mkdir data
-  ln -s path/to/nuscenes ./data/nuscenes
-  ```
-
-运行数据预处理脚本生成SparseDrive模型训练需要的pkl文件与初始锚框
-  ```shell
-  sh test/preprocess.sh
-  ```
-
-## 获取预训练权重
-下载backbone预训练权重
-  ```shell
-  mkdir ckpt
-  wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth -O ckpt/resnet50-19c8e357.pth
-  ```
-
-# 快速开始
-
-## 训练模型
-
-开始训练与验证
-```shell
-  # train
-  bash test/train_8p_full.sh
-
-  # (option) downloading the stage1 weights to test the stage2 performance
-  wget https://github.com/swc-17/SparseDrive/releases/download/v1.0/sparsedrive_stage1.pth --no-check-certificate -O ckpt/sparsedrive_stage1.pth
-
-  # performance
-  bash test/train_8p_performance.sh
-  ```
-
-
-## 训练结果
-
-**表 3** 训练结果展示表
-
-|     阶段   |      芯片       | 卡数 | global batch size  | FPS | 平均step耗时(s) | amota | L2 |
-|:---------:|:---------------:|------|:------------------:|:----:|:--------------:|:---:|:---:|
-|   stage1   |      竞品A      | 8p | 64 | 41.0 | 1.561 | 0.3764 | - |
-|   stage1   | Atlas 800T A2   | 8p | 64 | 46.3 | 1.382 | 0.3864 | - |
-|   stage2   |      竞品A      | 8p | 48 | 35.2 | 1.363 | - | 0.6280 |
-|   stage2   | Atlas 800T A2   | 8p | 48 | 37.9 | 1.265 | - | 0.6069 |
-
-
-
-# 版本说明
-## 变更
-2025.04.27：首次发布。
-
-2025.07.07：瓶颈算子优化，刷新性能数据
-
-## FAQ
-暂无。
-
-
-
+# SparseDrive
+
+# 目录
+- [SparseDrive](#sparsedrive)
+- [目录](#目录)
+- [简介](#简介)
+  - [模型介绍](#模型介绍)
+  - [支持任务列表](#支持任务列表)
+  - [代码实现](#代码实现)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+  - [安装昇腾环境](#安装昇腾环境)
+  - [安装模型环境](#安装模型环境)
+- [准备数据集](#准备数据集)
+  - [预训练数据集](#预训练数据集)
+  - [获取预训练权重](#获取预训练权重)
+- [快速开始](#快速开始)
+  - [训练模型](#训练模型)
+  - [训练结果](#训练结果)
+- [版本说明](#版本说明)
+  - [变更](#变更)
+  - [FAQ](#faq)
+
+
+# 简介
+
+## 模型介绍
+
+SparseDrive是一种基于稀疏化表征的端到端自动驾驶模型，基于Sparse4D的整体思路，模型通过稀疏化进行检测与构图，大大提高了模型的训推速度，并通过并行的轨迹预测与规划模块，将自车的运动状态纳入到场景理解中，提高了模型轨迹预测与规划能力。
+
+## 支持任务列表
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|   模型   | 任务列表 | 是否支持 |
+| :------: | :------: | :------: |
+| SparseDrive |   训练   |    ✔     |
+
+## 代码实现
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/swc-17/SparseDrive
+  commit_id=52c4c05b6d446b710c8a12eb9fb19d698b33cb2b
+  ```
+  
+- 适配昇腾 AI 处理器的实现：
+
+  ```
+  url=https://gitee.com/ascend/DrivingSDK.git
+  code_path=model_examples/SparseDrive
+  ```
+
+# 准备训练环境
+
+## 安装昇腾环境
+
+请参考昇腾社区中《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》文档搭建昇腾环境。本仓已支持表1中软件版本。
+  
+  **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+| 软件类型          | 支持版本     |
+| ----------------- |----------|
+| FrameworkPTAdapter | 7.0.0    |
+| CANN              | 8.1.RC1    |
+
+## 安装模型环境
+
+ 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
+
+  **表 2**  版本支持表
+
+  |      三方库       |  支持版本  |
+  |:--------------:|:------:|
+  |    PyTorch     |  2.1   |
+  |    Driving SDK   | 7.1.0 |
+  |      mmcv      |  1.x   |
+  |     mmdet      | 2.28.2 |
+
+- 安装Driving SDK
+
+  请参考昇腾[Driving SDK](https://gitee.com/ascend/DrivingSDK)代码仓说明编译安装Driving SDK
+
+- 安装基础依赖
+
+  在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。
+  
+  ```shell
+  pip install -r requirements.txt
+  ```
+
+- 源码安装geos
+
+  shapely模块依赖于geos安装包，需要本地编译并将so文件复制到环境中
+
+  ```shell
+  sparsedrive_env_path=`pip3 show mx_driving | grep "Location" | awk -F "Location: " '{print $2}' | awk -F "python" '{print $1}'`
+  git clone https://github.com/libgeos/geos.git
+  cd geos
+  mkdir build
+  cd build
+  cmake ../
+  make
+  cp lib/libgeos* ${sparsedrive_env_path}
+  ```
+
+- 源码安装mmcv
+
+  ```shell
+    git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
+    cd mmcv
+    MMCV_WITH_OPS=1 FORCE_NPU=1 python setup.py install
+  ```
+
+- 模型代码Patch
+  ```shell
+  git clone https://github.com/swc-17/SparseDrive.git
+  cp -rf ./test/ SparseDrive
+  cp -rf ./tools/ SparseDrive
+  cp -rf SparseDrive.patch SparseDrive
+  cd SparseDrive
+  git checkout 52c4c05b6d446b710c8a12eb9fb19d698b33cb2b
+  git apply SparseDrive.patch
+  ```
+
+# 准备数据集
+
+## 预训练数据集
+用户自行获取*nuscenes*数据集，在源码目录创建软连接`data/nuscenes`指向解压后的nuscenes数据目录
+  ```shell
+  sparsedrive_path="path/to/sparsedrive"
+  cd ${sparsedrive_path}
+  mkdir data
+  ln -s path/to/nuscenes ./data/nuscenes
+  ```
+
+运行数据预处理脚本生成SparseDrive模型训练需要的pkl文件与初始锚框
+  ```shell
+  sh test/preprocess.sh
+  ```
+
+## 获取预训练权重
+下载backbone预训练权重
+  ```shell
+  mkdir ckpt
+  wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth -O ckpt/resnet50-19c8e357.pth
+  ```
+
+# 快速开始
+
+## 训练模型
+
+- 单机训练
+
+    训练脚本支持命令行参数（支持默认值/关键字参数/位置参数）
+    - `--batch_node_size_stage1` : stage1的global_batch_size，默认值为64（单卡batch_size=global_batch_size/NPU卡数）
+    - `--batch_node_size_stage2` : stage2的global_batch_size，默认值为48
+    - `--num_npu` : NPU卡数，默认值为8
+
+- 单机多卡精度训练脚本
+```shell
+  #stage1默认训练100个epoch,stage2训练10个epoch
+  bash test/train_8p_full.sh
+  (option) bash test/train_8p_full.sh 64 48 8
+  (option) bash test/train_8p_full.sh --batch_node_size_stage1=64 --batch_node_size_stage2=48 --num_npu=8
+```
+- 单机多卡性能测试脚本
+```shell
+  #stage1\stage2默认训练1000个step
+  bash test/train_8p_performance.sh
+  (option) bash test/train_8p_performance.sh 64 48 8
+  (option) bash test/train_8p_performance.sh --batch_node_size_stage1=64 --batch_node_size_stage2=48 --num_npu=8
+
+  # (option)若没有进行全量精度训练，可使用如下命令下载stage1的权重以测试stage2的性能
+  wget https://github.com/swc-17/SparseDrive/releases/download/v1.0/sparsedrive_stage1.pth --no-check-certificate -O ckpt/sparsedrive_stage1.pth
+```
+
+## 训练结果
+
+**表 3** 训练结果展示表
+
+|     阶段   |      芯片       | 卡数 | global batch size  | FPS | 平均step耗时(s) | amota | L2 |
+|:---------:|:---------------:|------|:------------------:|:----:|:--------------:|:---:|:---:|
+|   stage1   |      竞品A      | 8p | 64 | 41.0 | 1.561 | 0.3764 | - |
+|   stage1   | Atlas 800T A2   | 8p | 64 | 46.3 | 1.382 | 0.3864 | - |
+|   stage2   |      竞品A      | 8p | 48 | 35.2 | 1.363 | - | 0.6280 |
+|   stage2   | Atlas 800T A2   | 8p | 48 | 37.9 | 1.265 | - | 0.6069 |
+
+
+
+# 版本说明
+## 变更
+2025.04.27：首次发布。
+
+2025.07.07：瓶颈算子优化，刷新性能数据
+
+2025.08.25：训练脚本优化
+## FAQ
+暂无。
diff --git a/model_examples/SparseDrive/test/parse_args.sh b/model_examples/SparseDrive/test/parse_args.sh
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..71a43f33c216826ee810af9361f4023a41217213
--- /dev/null
+++ b/model_examples/SparseDrive/test/parse_args.sh
@@ -0,0 +1,104 @@
+#!/bin/bash
+# ================================
+# 公共参数解析器（支持默认值 + 关键字 + 位置参数）
+# ================================
+
+# 用法：declare_required_params batch_size npus
+declare_required_params() {
+    local params=("$@")
+    export REQUIRED_PARAMS=("${params[@]}")
+}
+
+# 补全默认值
+setup_defaults() {
+    local param
+    for param in "${REQUIRED_PARAMS[@]}"; do
+        eval "$param=\${$param}"
+    done
+}
+
+# 帮助函数
+show_help() {
+    cat << EOF
+用法: $0 [参数] 或 $0 [选项]
+示例：
+  a.sh 64 48 8
+  a.sh --batch_node_size_stage1=64 --batch_node_size_stage2=48 --num_npu=8
+EOF
+}
+
+# 解析命令行参数（支持 --key=value 和 位置参数）
+parse_common_args() {
+    # Step 1: 确保 REQUIRED_PARAMS 已定义
+    if [[ -z "${REQUIRED_PARAMS+set}" ]]; then
+        echo "错误：未调用 declare_required_params，请先声明所需参数！" >&2
+        exit 1
+    fi
+
+    # Step 2: 补全默认值
+    setup_defaults
+
+    # Step 3: 提取命令行参数
+    local args=("$@")
+    local pos_args=()
+    local key_value_args=()
+
+    for arg in "${args[@]}"; do
+        if [[ "$arg" == --* ]]; then
+            key_value_args+=("$arg") # 提取长选项参数（-- 开头的）
+        else
+            pos_args+=("$arg") # 提取位置参数
+        fi
+    done
+
+    # Step 4: 处理位置参数（按 REQUIRED_PARAMS 顺序赋值）
+    local idx=0
+    declare -A required_param_map
+    for param in "${REQUIRED_PARAMS[@]}"; do
+        opt_name="${param//_/-}"    #替换_为-，统一格式
+        required_param_map["$opt_name"]="$param"
+        if [[ $idx -lt ${#pos_args[@]} ]] && [[ -n "${pos_args[$idx]}" ]]; then
+            eval "$param=\"\${pos_args[$idx]}\""
+        fi
+        ((idx++))
+    done
+
+    # Step 5: 处理长选项（所有 key_value_args 都是 --param=value 格式）
+    for arg in "${key_value_args[@]}"; do
+        # 跳过空值
+        [[ -z "$arg" ]] && continue
+
+        # 提取 --param=value 中的 param 和 value
+        local param_key="${arg#--}"           # 去掉 --
+        local param_name="${param_key%%=*}"   # 如 batch-size
+        param_name="${param_name//_/-}"       #替换_为-，统一格式
+        local value="${param_key#*=}"         # 如 8
+
+        # 查表：查找 param_name 是否在映射表中
+        if [[ -n "${required_param_map[$param_name]}" ]]; then
+            local var_name="${required_param_map[$param_name]}"
+            eval "$var_name=\"\$value\""
+        else
+            echo "未知参数: $arg" >&2
+            show_help
+            exit 1
+        fi
+    done
+
+    # Step 6: 检查必填参数是否都提供了
+    for param in "${REQUIRED_PARAMS[@]}"; do
+        if [[ -z "${!param}" ]]; then
+            echo "缺少必要参数: --${param//-/_}=<value>" >&2
+            show_help
+            exit 1
+        fi
+    done
+
+    # Step 7: 成功提示
+    echo "参数解析成功！"
+    for param in "${REQUIRED_PARAMS[@]}"; do
+        local name=$(echo "$param" | cut -d'=' -f1)
+        echo "$name: ${!name}"
+    done
+
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_full.sh b/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_full.sh
index 3e077f7c1d46ce897937c1ba4ffc447674030c36..f08ef14989476181122257c648a4f0601fea8892 100644
--- a/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_full.sh
+++ b/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_full.sh
@@ -39,9 +39,54 @@ export CPU_AFFINITY_CONF=1
 #减少显存占用
 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
 
+#网络名称，同目录名称，需要模型审视修改
+Network='SparseDrive'
+#stage1 batch_size
 batch_node_size_stage1=64
+#stage2 batch_size
 batch_node_size_stage2=48
-rank_size=8
+#分配的NPU数量
+num_npu=8
+
+##################################################################################
+# 解析参数
+source ./test/parse_args.sh
+declare_required_params batch_node_size_stage1 batch_node_size_stage2 num_npu
+parse_common_args "$@"
+
+#配置文件路径
+STAGE1_CONFIG_FILE='./projects/configs/sparsedrive_small_stage1.py'
+STAGE2_CONFIG_FILE='./projects/configs/sparsedrive_small_stage2.py'
+
+#备份配置文件
+cp ${STAGE1_CONFIG_FILE} ${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak
+cp ${STAGE2_CONFIG_FILE} ${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak
+
+#更新config文件里的参数
+sed -i "s|total_batch_size[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|total_batch_size = ${batch_node_size_stage1}|g" ${STAGE1_CONFIG_FILE}
+sed -i "s|num_gpus[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|num_gpus = ${num_npu}|g" ${STAGE1_CONFIG_FILE}
+
+sed -i "s|total_batch_size[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|total_batch_size = ${batch_node_size_stage2}|g" ${STAGE2_CONFIG_FILE}
+sed -i "s|num_gpus[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|num_gpus = ${num_npu}|g" ${STAGE2_CONFIG_FILE}
+
+#定义复原config文件的callback
+restore_config() {
+    if [ -f "${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak" ]; then
+        mv -f "${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak" "${STAGE1_CONFIG_FILE}"
+    fi
+    if [ -f "${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak" ]; then
+        mv -f "${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak" "${STAGE2_CONFIG_FILE}"
+    fi
+}
+
+#设置信号捕获，如果训练过程中：
+#   正常退出(EXIT)
+#   用户中断(SIGINT)
+#   kill中止请求(SIGTERM)
+#   命令执行失败(ERR)
+#   可以自动还原对config的修改
+trap restore_config EXIT SIGINT SIGTERM ERR
+##################################################################################
 
 cur_path=`pwd`
 cur_path_last_diename=${cur_path##*/}
@@ -76,7 +121,7 @@ echo $PORT
 ## stage1
 nohup bash ./tools/dist_train.sh \
    projects/configs/sparsedrive_small_stage1.py \
-   ${rank_size} \
+   ${num_npu} \
    --deterministic > ${output_path_dir}/stage1_train_8p_full.log 2>&1 &
 
 wait
@@ -86,7 +131,7 @@ cp -f work_dirs/sparsedrive_small_stage1/iter_43900.pth ckpt/sparsedrive_stage1.
 ## stage2
 nohup bash ./tools/dist_train.sh \
    projects/configs/sparsedrive_small_stage2.py \
-   ${rank_size} \
+   ${num_npu} \
    --deterministic > ${output_path_dir}/stage2_train_8p_full.log 2>&1 &
 
 wait
diff --git a/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_performance.sh b/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_performance.sh
index 297a2ea814554995086d69a10b231675f65178e3..67a02fcc079157b435d0999c4a96209229819eb5 100644
--- a/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_performance.sh
+++ b/model_examples/SparseDrive/test/train_8p_performance.sh
@@ -39,10 +39,58 @@ export CPU_AFFINITY_CONF=1
 #减少显存占用
 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
 
+#网络名称，同目录名称，需要模型审视修改
+Network='SparseDrive'
+#stage1 batch_size
 batch_node_size_stage1=64
+#stage2 batch_size
 batch_node_size_stage2=48
-rank_size=8
+#分配的NPU数量
+num_npu=8
+# Performance-Testing mode
+export SPARSE_DRIVE_PERFORMANCE_FLAG=1
+
+##################################################################################
+# 解析参数
+source ./test/parse_args.sh
+declare_required_params batch_node_size_stage1 batch_node_size_stage2 num_npu
+parse_common_args "$@"
+
+#配置文件路径
+STAGE1_CONFIG_FILE='./projects/configs/sparsedrive_small_stage1.py'
+STAGE2_CONFIG_FILE='./projects/configs/sparsedrive_small_stage2.py'
+
+#备份配置文件
+cp ${STAGE1_CONFIG_FILE} ${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak
+cp ${STAGE2_CONFIG_FILE} ${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak
+
+#更新config文件里的参数
+sed -i "s|total_batch_size[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|total_batch_size = ${batch_node_size_stage1}|g" ${STAGE1_CONFIG_FILE}
+sed -i "s|num_gpus[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|num_gpus = ${num_npu}|g" ${STAGE1_CONFIG_FILE}
+
+sed -i "s|total_batch_size[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|total_batch_size = ${batch_node_size_stage2}|g" ${STAGE2_CONFIG_FILE}
+sed -i "s|num_gpus[[:space:]]*=[[:space:]]*[0-9]\{1,\}|num_gpus = ${num_npu}|g" ${STAGE2_CONFIG_FILE}
+
+#定义复原config文件的callback
+restore_config() {
+    if [ -f "${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak" ]; then
+        mv -f "${STAGE1_CONFIG_FILE}.bak" "${STAGE1_CONFIG_FILE}"
+    fi
+    if [ -f "${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak" ]; then
+        mv -f "${STAGE2_CONFIG_FILE}.bak" "${STAGE2_CONFIG_FILE}"
+    fi
+}
+
+#设置信号捕获，如果训练过程中：
+#   正常退出(EXIT)
+#   用户中断(SIGINT)
+#   kill中止请求(SIGTERM)
+#   命令执行失败(ERR)
+#   可以自动还原对config的修改
+trap restore_config EXIT SIGINT SIGTERM ERR
+##################################################################################
 
+# cd到与test文件夹同层级目录下执行脚本，提高兼容性；test_path_dir为包含test文件夹的路径
 cur_path=`pwd`
 cur_path_last_diename=${cur_path##*/}
 
@@ -53,7 +101,9 @@ if [ x"${cur_path_last_diename}" == x"test" ];then
 else
     test_path_dir=${cur_path}/test
 fi
+
 output_path_dir=${test_path_dir}/output
+
 if [ -d ${output_path_dir} ]; then
   rm -rf ${output_path_dir}
 fi
@@ -73,12 +123,11 @@ do
 done
 echo $PORT
 
-export SPARSE_DRIVE_PERFORMANCE_FLAG=1
 
 ## stage1
 nohup bash ./tools/dist_train.sh \
    projects/configs/sparsedrive_small_stage1.py \
-   ${rank_size} \
+   ${num_npu} \
    --deterministic > ${output_path_dir}/stage1_train_8p_performance.log 2>&1 &
 
 wait
@@ -86,7 +135,7 @@ wait
 ## stage2
 nohup bash ./tools/dist_train.sh \
    projects/configs/sparsedrive_small_stage2.py \
-   ${rank_size} \
+   ${num_npu} \
    --deterministic > ${output_path_dir}/stage2_train_8p_performance.log 2>&1 &
 
 wait