cpu并行要写在模型里面还是主函数输入数据

在Torch中，CPU并行可以在模型内部进行配置，也可以在主函数中配置数据加载。下面是两种不同的方法：

1. 在型内部进行CPU行配置：
您可以使用`torch.nn.DataParallel`将模型包装起来，从而实现在多个CPU上并行处理数据。例如：

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   class YourModel(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(YourModel, self).__init__()
           self.model = nn.Sequential(
               # 定义您的模型结构
           )
           self.model = nn.DataParallel(self.model)
   
       def forward(self, x):
           return self.model(x)
   
   model = YourModel()

在这种情况下，`nn.DataParallel`会自动检测系统上的所有可用CPU核心，并在这些核心上并行处理数据。

2. 在主函数中进行CPU并行配置：
您可以在主函数中使用`torch.set_num_threads()`来设置PyTorch使用的线程数，并通过设置`num_workers`参数来配置`DataLoader`对象的CPU进程数。例如：

   import torch
   from torch.utils.data import DataLoader
   
   torch.set_num_threads(num_threads)  # 设置PyTorch使用的线程数
   
   dataset = YourDataset()
   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers)
   
   for inputs, targets in dataloader:
       # 在这里执行训练步骤

在这种情况下，您可以通过设置`num_workers`参数来指定要使用的CPU进程数，从而实现在多个CPU上并行加载数据。

无论是在模型内部进行配置，还是在主函数中进行配置，都可以实现CPU并行处理数据，具体选择哪种方法取决于您的需求和代码结构。