我说的是pytorch加法并行计算的代码

抱歉，我理解错了。以下是一个使用PyTorch进行加法并行计算的示例代码：

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

# 初始化分布式进程组
dist.init_process_group(backend='gloo', init_method='file:///tmp/myfile', rank=rank, world_size=world_size)

# 定义相加函数
def add(x, y):
    return x + y

# 定义模型
class AddModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AddModel, self).__init__()

    def forward(self, x, y):
        return add(x, y)

# 初始化模型并将其分布到不同的进程
model = AddModel().to(rank)
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])

# 定义输入数据
input_x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]).to(rank)
input_y = torch.tensor([6, 7, 8, 9, 10]).to(rank)

# 计算结果
output = model(input_x, input_y)

# 输出结果
print(output)

在这里，我们使用`torch.distributed`模块初始化分布式进程组，然后定义一个相加函数和一个模型类。我们将模型初始化为`DistributedDataParallel`对象，并将其分布到不同的进程中。最后，我们定义输入数据并计算结果。