model = nn.DataParallel(model.cuda())

这是一个 PyTorch 中用于数据并行处理的函数，可以将模型分布到多个 GPU 上，加快训练速度。这个过程中会把数据划分到多个 GPU 中，每个 GPU 上计算梯度和损失，最后汇总梯度和损失更新模型参数。需要注意的是，只有具有多个 GPU 的机器才能运行该函数。

相关问题

解释一下代码 model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

这行代码是将 PyTorch 模型对象 model 转换成可以在多个 GPU 上并行计算的模型对象。具体来说，它会在当前环境中选择可用的 GPU，并将模型复制到每个 GPU 上，然后在每个 GPU 上对输入数据进行并行计算，最后将多个 GPU 上的计算结果合并起来，得到最终的输出结果。

具体实现上，这行代码会将模型对象传给 DataParallel 类的构造函数，然后返回一个新的模型对象，这个新的模型对象可以在多个 GPU 上并行计算。接着，调用 cuda() 方法将这个新的模型对象移动到 GPU 上，以便在 GPU 上进行计算。

model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpus).cuda()

该代码片断使用了 PyTorch 中的 DataParallel 模块，使计算在多个 GPU 上并行执行。其中，model 是要进行并行计算的模型，gpus 是指定的 GPU 设备列表。该函数的返回值是一个新的模型，该模型已经被复制到每个指定的 GPU 上，可以使用 .cuda() 方法将数据移动到 GPU 上进行计算。