如何使用pytorch进行多卡训练

PyTorch支持使用多张显卡进行训练。有两种常见的方法可以实现这一点：

1. 使用`torch.nn.DataParallel`封装模型，然后使用多张卡进行并行计算。例如：

import torch
import torch.nn as nn

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义模型
model = MyModel()

# 将模型放在多张卡上
if torch.cuda.device_count() > 1:
  print("使用{}张卡".format(torch.cuda.device_count()))
  model = nn.DataParallel(model)

model.to(device)

# 训练模型
for data in dataloader:
  # 放到设备上
  inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

  # 前向计算
  outputs = model(inputs)

  # 计算损失
  loss = criterion(outputs, labels)

  # 反向传播和优化
  optimizer.zero_grad()
  loss.backward()
  optimizer.step()

2. 使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`进行分布式训练。这种方法需要使用多台机器，每台机器上有一张或多张卡。使用这种方法时，你需要设置进程编号和总进程数，然后使用相同的数据划分方式将数据分发到不同的进程上。例如：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.parallel
import torch.distributed as dist

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义模型
model = MyModel()

# 将模型放在多张卡上
if torch.cuda.device_count() > 1:
  print("使用{}张卡".format