nn.Dataparallel的参数是多少

`nn.DataParallel` 的参数有以下几个：

- module (必需): 要分布式并行计算的模块。
- device_ids (可选): GPU 编号的列表，表示分布式并行计算的 GPU 设备。默认情况下，它使用所有可用的 GPU 设备。
- output_device (可选): 输出数据的 GPU 设备的编号。默认情况下，它使用主 GPU 设备。

示例代码：

model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])

这表示，使用编号为 `0,1,2` 的三个 GPU 设备来并行计算模型的结果。

相关问题

torch.nn.DataParallel参数

torch.nn.DataParallel是一个用于分布式训练的PyTorch函数，它的参数如下：

- module (nn.Module)：需要进行分布式训练的模型。
- device_ids (list of int)：用于指定使用哪些GPU进行训练，例如[0, 1, 2]表示使用GPU0、GPU1和GPU2进行训练。
- output_device (int)：指定模型输出的设备，默认为device_ids[0]。

示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)
    
    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

model = MyModel()

# 分布式训练
device_ids = [0, 1, 2]
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
inputs = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randn(100, 5)
outputs = model(inputs)
loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

torch.nn.DataParallel

`torch.nn.DataParallel` 是 PyTorch 中用于数据并行的工具，它可以自动将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分配到每个 GPU 上进行计算。在多 GPU 计算时，通常需要将模型和数据分配到不同的 GPU 上，并将它们之间的计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。`torch.nn.DataParallel` 可以自动完成这些操作，从而使多 GPU 计算变得更加简单。

使用 `torch.nn.DataParallel` 很简单，只需要在模型的定义中使用 `torch.nn.DataParallel` 包装模型即可。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])

在这个例子中，我们将模型 `model` 使用 `nn.DataParallel` 包装起来，并将它复制到 3 个 GPU 上进行计算。`device_ids` 参数指定了要使用的 GPU 设备的编号。然后，我们可以像使用普通模型一样使用 `model` 对象。

当我们使用 `model` 进行前向传播时，`torch.nn.DataParallel` 会自动将输入数据分配到每个 GPU 上进行计算，并将计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。在多 GPU 计算时，PyTorch 会使用默认的同步方式，即使用 `torch.distributed` 包中的 `all_reduce` 函数进行同步。同时，`torch.nn.DataParallel` 还支持在单个 GPU 上进行计算，因此可以在单 GPU 和多 GPU 之间无缝切换。