nn.DataParallel（）

可以回答这个问题。nn.DataParallel() 是 PyTorch 中的一个模块，用于在多个 GPU 上并行运行模型。它可以自动将模型划分为多个部分，并将这些部分分配到不同的 GPU 上进行计算，最后将结果合并。这样可以加快模型的训练速度。

相关问题

nn.DataParallel

nn.DataParallel is a PyTorch module that allows parallel processing of a neural network across multiple GPUs. It divides the input data into multiple batches and distributes them across the available GPUs for processing. Each GPU performs the forward and backward computations independently and synchronizes the gradients periodically with the other GPUs. This approach helps to speed up the training process and improve the overall performance of the model. The nn.DataParallel module can be used with any PyTorch model and can be easily integrated into the training pipeline.

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。