paddle2.3多GPU使用方法

PaddlePaddle 2.3 提供了多GPU的支持，可以通过以下步骤来使用多GPU：

1. 导入必要的库和模块：

import paddle
import paddle.distributed as dist

2. 初始化并行训练环境：

dist.init_parallel_env()

3. 定义模型和优化器：

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义优化器
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001)

4. 将模型和优化器包装在 `paddle.DataParallel` 中：

model = paddle.DataParallel(model)

5. 设置数据加载器：

# 创建数据加载器
train_loader = paddle.io.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 设置每个进程的数据分片
train_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 创建分布式数据加载器
train_loader = paddle.io.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_sampler)

6. 在训练循环中使用多GPU进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_id, (data, label) in enumerate(train_loader()):
        # 将数据和标签转移到 GPU 上
        data = paddle.to_tensor(data)
        label = paddle.to_tensor(label)
        
        # 前向计算
        output = model(data)
        
        # 计算损失函数
        loss = paddle.nn.functional.loss(output, label)
        
        # 反向传播及优化
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

这样，你就可以使用多GPU进行训练了。注意，在运行代码之前，确保已经正确设置并行训练环境，并且每个 GPU 上都有足够的显存来容纳模型和数据。