torch.nn.dataparallel()

torch.nn.DataParallel()是PyTorch中的一个模块，用于并行处理神经网络模型。它可以将模型分配到多个GPU上并行处理，从而提高模型的训练效率和速度。该模块在多GPU的环境下非常有用。

相关问题

torch.nn.DataParallel

这个函数是PyTorch中的一个模型并行化工具，可以将单机上的模型分成若干份，分配到不同的GPU上进行并行计算，最后将结果合并返回。这样可以加快模型的训练速度，提高训练效率。具体来说，该函数会将输入的模型封装成一个新的模型，新模型中的每个子模型都是原模型的一个副本，副本之间参数共享和梯度累加。在训练时，每个子模型分别处理一部分的输入数据，并计算梯度，最后将所有子模型的梯度加权求和，并更新主模型的参数。

torch.nn.dataparallel

torch.nn.DataParallel 是 PyTorch 中的一个模块，用于在多个 GPU 上并行运行神经网络。它能够将一个模型的操作分发到多个 GPU 上运行，然后将多个 GPU 的结果合并起来。这样可以大大加快训练和推理的速度。