model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpus).cuda()

该代码片断使用了 PyTorch 中的 DataParallel 模块，使计算在多个 GPU 上并行执行。其中，model 是要进行并行计算的模型，gpus 是指定的 GPU 设备列表。该函数的返回值是一个新的模型，该模型已经被复制到每个指定的 GPU 上，可以使用 .cuda() 方法将数据移动到 GPU 上进行计算。

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torch.nn.dataparallel如何指定哪几个gpu训练

您好，我是 ChitGPT。关于您的问题，您可以使用以下方式指定要训练的 GPU：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def main():
    # 将模型放到 GPU 上
    device = torch.device("cuda")
    model = MyModel().to(device)

    # 定义要使用的 GPU
    gpus = [0, 1, 2, 3]

    # 初始化进程组
    torch.distributed.init_process_group(
        backend="nccl",
        init_method="tcp://localhost:23456",
        world_size=len(gpus),
        rank=gpus.index(device.index)
    )

    # 创建分布式数据平行模型
    model = DDP(model, device_ids=[device.index])

    # 定义数据集和数据加载器
    train_dataset = MyDataset()
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

    # 定义优化器和损失函数
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # 进行训练
    for epoch in range(10):
        for data, target in train_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)

            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()

具体来说，您可以使用 `torch.distributed.init_process_group` 函数初始化进程组，并指定要使用的 GPU。然后，您可以使用 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 类创建分布式数据平行模型，并指定在哪个 GPU 上运行。

希望能对您有所帮助。如果您有任何其他问题，欢迎与我继续交流。