nn.DataParallel(net,device_ids=devices)

`nn.DataParallel`是PyTorch库中的功能，用于实现模型并行（Data Parallelism）训练，以加速深度学习模型的计算。当你有多个GPU可用时，可以将模型分布在这些设备上，每个GPU处理一部分数据，从而加快训练速度。

参数说明如下：
- `module`: 这是需要并行化的网络模型实例。
- `device_ids`: 一个整数列表，指定哪些GPU将用于模型并行。元素i表示将模块划分到第i个GPU上。如果设为None，则默认使用所有可用GPU。
- `output_device`: 指定输出结果应该保存到哪个GPU。通常设置为None，模型会自动选择合适的输出位置。
- `dim`: 并行化维度，默认为0，表示沿着输入数据的第一个维度进行分割。

示例代码结构如下：

# 在import语句之后
import torch
from torch.nn import DataParallel

# 设定设备数量
device_ids = [0, 1]  # 如果你有两个GPU

# 创建网络模型
net = ...  # 假设这是你的网络模型

# 使用DataParallel进行并行化
net = DataParallel(net, device_ids=device_ids)

# 现在你可以将model放置到GPU上进行训练
net.to(device="cuda")  # 或者 "cpu"，取决于你的硬件配置

# 开始训练
optimizer = ...
for inputs, targets in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()