model = nn.dataparallel(model)

这段代码的意思是将模型使用数据并行的方式进行训练。具体来说，就是将模型复制到多个GPU上，每个GPU上都有一个模型副本，然后将训练数据分配到不同的GPU上进行训练，最后将各个GPU上的梯度进行合并，更新模型参数。这样可以加快训练速度，提高模型的性能。

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model = torch.nn.DataParallel(model)

这段代码的作用是将模型转换为数据并行的模型，可以在多个GPU上并行地运行。在训练大型深度学习模型时，数据并行是加快训练速度的一种常用技术。这段代码将模型包装在一个 `DataParallel` 对象中，该对象可以将输入数据划分成多个小批量，分配到不同的GPU上进行处理，最后将结果合并。这样可以利用多个GPU的计算能力，同时加快训练速度。

model = nn.DataParallel(model.cuda())

这是一个 PyTorch 中用于数据并行处理的函数，可以将模型分布到多个 GPU 上，加快训练速度。这个过程中会把数据划分到多个 GPU 中，每个 GPU 上计算梯度和损失，最后汇总梯度和损失更新模型参数。需要注意的是，只有具有多个 GPU 的机器才能运行该函数。