nn.dataparallel(model)

nn.dataparallel(model)是一个PyTorch中的函数，用于将模型在多个GPU上并行执行。它可以将模型复制到多个GPU上，并将输入数据分配到不同的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，提高训练效率。

相关问题

torch.nn.dataparallel(model)

torch.nn.DataParallel 是 PyTorch 中一种用于在多 GPU 上并行训练的模块。它可以将一个模型的计算分布在多个 GPU 上运行，从而加速训练的进程。使用时，需要将要并行训练的模型作为参数传入 DataParallel，然后对并行后的模型进行训练。

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。