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。

相关问题

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。

torch.nn.DataParallel

`torch.nn.DataParallel` 是 PyTorch 中用于数据并行的工具，它可以自动将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分配到每个 GPU 上进行计算。在多 GPU 计算时，通常需要将模型和数据分配到不同的 GPU 上，并将它们之间的计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。`torch.nn.DataParallel` 可以自动完成这些操作，从而使多 GPU 计算变得更加简单。

使用 `torch.nn.DataParallel` 很简单，只需要在模型的定义中使用 `torch.nn.DataParallel` 包装模型即可。例如：

import torch.nn as nn

model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])

在这个例子中，我们将模型 `model` 使用 `nn.DataParallel` 包装起来，并将它复制到 3 个 GPU 上进行计算。`device_ids` 参数指定了要使用的 GPU 设备的编号。然后，我们可以像使用普通模型一样使用 `model` 对象。

当我们使用 `model` 进行前向传播时，`torch.nn.DataParallel` 会自动将输入数据分配到每个 GPU 上进行计算，并将计算结果进行同步，最后将结果合并在一起。在多 GPU 计算时，PyTorch 会使用默认的同步方式，即使用 `torch.distributed` 包中的 `all_reduce` 函数进行同步。同时，`torch.nn.DataParallel` 还支持在单个 GPU 上进行计算，因此可以在单 GPU 和多 GPU 之间无缝切换。