code: def dump_fastnlp_backend(default: bool = False, backend=None):
      """
      将 fastNLP 的设置写入到 ~/.fastNLP/envs/ 文件夹下，
  
          - 若 default 为 True，则保存的文件为 ~/.fastNLP/envs/default.json 。
          - 如 default 为 False，则保存的文件为 ~/.fastNLP/envs/{CONDA_DEFAULT_ENV}.json ，当CONDA_DEFAULT_ENV这个环境变量不存在时
          ，报错。
  
      当 fastNLP 被 import 时，会默认尝试从 ~/.fastNLP/envs/{CONDA_DEFAULT_ENV}.json 读取配置文件，如果文件不存在，则尝试从
      ~/.fastNLP/envs/default.json （如果有）读取环境变量。不过这些变量的优先级低于代码运行时的环境变量注入。
  
      会保存的环境变量为 FASTNLP_BACKEND 。
  
      :param default:
      :param backend: 保存使用的 backend 为哪个值，允许的值有 ['torch', 'paddle', 'jittor']。如果为 None ，则使用环境变量中的值。
      :return:
      """
      if int(os.environ.get(FASTNLP_GLOBAL_RANK, 0)) == 0:
          if default:
              env_path = os.path.join(
                  os.path.expanduser("~"),
                  ".fastNLP",
                  "envs",
                  "default.json",
              )
          elif "CONDA_DEFAULT_ENV" in os.environ:
              env_path = os.path.join(
                  os.path.expanduser("~"),
                  ".fastNLP",
                  "envs",
                  os.environ.get("CONDA_DEFAULT_ENV") + ".json",
              )
          else:
              raise RuntimeError(
                  "Did not found `CONDA_DEFAULT_ENV` in your environment variable."
              )
  
          os.makedirs(os.path.dirname(env_path), exist_ok=True)
  
          envs = {}
          if backend is None:
              if FASTNLP_BACKEND in os.environ:
                  envs[FASTNLP_BACKEND] = os.environ[FASTNLP_BACKEND]
          else:
              assert (
                  backend in SUPPORT_BACKENDS
              ), f"fastNLP only supports {SUPPORT_BACKENDS} right now."
              envs[FASTNLP_BACKEND] = backend
          if len(envs):
              with open(env_path, "w", encoding="utf8") as f:
                  json.dump(fp=f, obj=envs)
  
              print(
                  f"Writing the default fastNLP backend:{envs[FASTNLP_BACKEND]} to {env_path}."
              )
          else:
              raise RuntimeError("No backend specified.")
  
file_path: fastNLP/fastNLP/envs/set_backend.py
imports: import os
  import json
  import sys
  from collections import defaultdict
  from fastNLP.envs.env import FASTNLP_BACKEND, FASTNLP_GLOBAL_RANK, USER_CUDA_VISIBLE_DEVICES, FASTNLP_GLOBAL_SEED
  from fastNLP.envs.utils import _module_available, get_gpu_count
label_desc: Use image node_id 3 for calling a global function with example usage: dump_fastnlp_backend(default, backend) without return types