举个例子loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)我在运行这两行代码时报以上错误，应该如何修正？

这个错误发生在使用多个 GPU 训练模型时，可能是因为在使用 `nn.DataParallel` 时，PyTorch 没有正确地将模型放到指定的设备上，导致模型和数据不匹配。为了解决这个问题，您可以尝试在模型和数据之间进行显式的设备分配，或者使用 `nn.parallel.DistributedDataParallel` 替代 `nn.DataParallel`。

具体而言，您可以尝试以下几种解决方案：

1. 显式设备分配：将模型放到指定的设备上，在 `train_ch13` 函数中指定设备，例如：

device = torch.device('cuda:0')
net.to(device)
d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=device)

2. 使用 `nn.parallel.DistributedDataParallel`：使用该模块进行分布式训练，例如：

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化进程组
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')

# 将模型分布式放置到多个 GPU 上
net = net.to(device)
net = DDP(net, device_ids=[device])

# 在 train_ch13 函数中指定设备
d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=device)

这两种方法都可以解决问题，具体选择哪种方法取决于您的实际情况。