当然可以，我会尽量用简单的语言来解释这行代码。
这行代码计算的是在整个训练过程中，模型参数会更新的总次数。
len(train_loader)：这表示你的训练数据被分成了多少份（或称为“批次”）。想象一下你有100张纸，每张纸上写了一些训练数据，那么这里的len(train_loader)就是100。
configs.gradient_accumulation_steps：这个设置决定了你要累积多少份数据的梯度后，才进行参数的更新。假设这个值是5，那么意味着你每看完5张纸上的数据，才会根据这5张纸上的信息来调整你的模型参数。
configs.epochs：这个设置表示你要完整地遍历所有训练数据多少次。例如，如果它的值是3，那么你就会把所有100张纸都看3遍。
现在，结合这三个部分：
首先，你有100张纸（len(train_loader)）。
你每看完5张纸（configs.gradient_accumulation_steps）才做一次参数更新。
你打算把所有纸看3遍（configs.epochs）。
所以，你总共会看 100 × 3 = 300 张纸。但由于你每看5张纸才更新一次参数，所以你实际上会更新 300 ÷ 5 = 60 次参数。
这行代码就是在做这样的计算：它算出在整个训练过程中，模型参数会更新多少次。希望这样的解释能帮助你理解！
我的理解，num_steps_all就是梯度更新的次数，train_loader的长度，就是训练数据的批次数量。
train_loader通常是一个迭代器，用于在训练过程中加载数据批次。这里的长度表示有多少个批次的数据可用于训练。
//：这是Python中的整除运算符。它返回除法的商，忽略小数点后的部分。在这个表达式中，我们使用整除来确保结果是整数，因为梯度更新的次数不能是小数。整除运算符用于计算每个epoch中梯度更新的次数。
configs.gradient_accumulation_steps：这是一个配置参数，表示在进行参数更新之前要累积的梯度步骤数。通过将它作为除数，我们计算出每个epoch中有多少次梯度更新。
*：这是乘法运算符。在这个表达式中，它用于将每个epoch的梯度更新次数与总的训练轮数（epochs）相乘，从而得出整个训练过程中的总梯度更新次数。
configs.epochs：这是另一个配置参数，表示整个训练数据集将被遍历的次数。通过将它与每个epoch的梯度更新次数相乘，我们计算出整个训练过程中的总梯度更新次数。
为什么要这么算呢？
这么算的原因是为了确定在整个训练过程中模型参数会更新多少次。这个信息对于设置学习率调度器和其他训练相关的参数非常重要。通过考虑训练数据的批次数量、梯度累积步骤以及训练的轮数，我们能够准确计算出总的梯度更新次数，从而可以更好地控制和优化模型的训练过程。