在这行代码中，nn代表什么model = nn.DataParallel(model)

在这行代码中，`nn`代表PyTorch中的神经网络模块（neural network module），是PyTorch中用于构建神经网络模型的核心模块之一。`nn.DataParallel`是PyTorch中用于数据并行处理的模块，可以将模型分布到多个GPU上进行训练，从而加速训练过程。该模块会自动将模型参数复制到所有GPU，并在每个GPU上处理不同的数据，最终将结果合并返回。

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解释一下代码 model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

这行代码是将 PyTorch 模型对象 model 转换成可以在多个 GPU 上并行计算的模型对象。具体来说，它会在当前环境中选择可用的 GPU，并将模型复制到每个 GPU 上，然后在每个 GPU 上对输入数据进行并行计算，最后将多个 GPU 上的计算结果合并起来，得到最终的输出结果。

具体实现上，这行代码会将模型对象传给 DataParallel 类的构造函数，然后返回一个新的模型对象，这个新的模型对象可以在多个 GPU 上并行计算。接着，调用 cuda() 方法将这个新的模型对象移动到 GPU 上，以便在 GPU 上进行计算。

model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpus).cuda()

该代码片断使用了 PyTorch 中的 DataParallel 模块，使计算在多个 GPU 上并行执行。其中，model 是要进行并行计算的模型，gpus 是指定的 GPU 设备列表。该函数的返回值是一个新的模型，该模型已经被复制到每个指定的 GPU 上，可以使用 .cuda() 方法将数据移动到 GPU 上进行计算。