pytorch多卡分布式训练

PyTorch支持多卡分布式训练，可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现。这两个模块都可以在多个GPU上并行地执行模型的前向和反向传播。

使用`torch.nn.DataParallel`时，你只需要将模型包装在该模块中即可。例如：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
model = nn.Linear(10, 5)

# 将模型包装在DataParallel中
model = nn.DataParallel(model)

使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`时，你需要使用`torch.distributed.launch`来启动训练脚本，并设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定使用的GPU设备。例如：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  # 指定使用的GPU设备
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 your_training_script.py

在你的训练脚本中，你需要初始化分布式进程组并将模型包装在`DistributedDataParallel`中。例如：

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

# 初始化分布式进程组
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 定义模型
model = nn.Linear(10, 5)

# 将模型包装在DistributedDataParallel中
model = DistributedDataParallel(model)

这样就可以在多个GPU上进行分布式训练了。注意，你的代码需要适配分布式训练环境，例如使用`torch.distributed.barrier()`同步进程、使用`torch.distributed.get_rank()`和`torch.distributed.get_world_size()`获取当前进程的rank和总进程数等。

希望这能帮到你！如有更多问题，请继续提问。