model = nn.DataParallel(model.cuda())
时间: 2023-05-22 15:04:08 浏览: 182
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。
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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。
解释代码 model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
model.cuda() 将模型移动到CUDA设备上,以便在GPU上进行加速计算。
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 将模型封装在一个分布式数据并行模型中,以便在多个GPU上进行并行计算。这可以提高训练速度和效率,特别是在大规模深度学习任务中。