torch.nn.DataParallel

这个函数是PyTorch中的一个模型并行化工具，可以将单机上的模型分成若干份，分配到不同的GPU上进行并行计算，最后将结果合并返回。这样可以加快模型的训练速度，提高训练效率。具体来说，该函数会将输入的模型封装成一个新的模型，新模型中的每个子模型都是原模型的一个副本，副本之间参数共享和梯度累加。在训练时，每个子模型分别处理一部分的输入数据，并计算梯度，最后将所有子模型的梯度加权求和，并更新主模型的参数。

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torch.nn.dataparallel

torch.nn.DataParallel 是 PyTorch 中的一个模块，用于在多个 GPU 上并行运行神经网络。它能够将一个模型的操作分发到多个 GPU 上运行，然后将多个 GPU 的结果合并起来。这样可以大大加快训练和推理的速度。

torch.nn.DataParallel参数

torch.nn.DataParallel是一个用于分布式训练的PyTorch函数，它的参数如下：

- module (nn.Module)：需要进行分布式训练的模型。
- device_ids (list of int)：用于指定使用哪些GPU进行训练，例如[0, 1, 2]表示使用GPU0、GPU1和GPU2进行训练。
- output_device (int)：指定模型输出的设备，默认为device_ids[0]。

示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 20)
        self.linear2 = nn.Linear(20, 5)
    
    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

model = MyModel()

# 分布式训练
device_ids = [0, 1, 2]
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
inputs = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randn(100, 5)
outputs = model(inputs)
loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()