pytorch指定用多张显卡训练_pytorch多gpu并行训练

PyTorch支持使用多张显卡进行并行训练，可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现。以下是使用`torch.nn.DataParallel`的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = torch.randn(100, 10)
        self.targets = torch.randn(100, 1)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index], self.targets[index]
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
    model.train()
    for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 创建模型、数据集、数据加载器、优化器、损失函数
model = MyModel()
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

# 使用DataParallel进行多GPU并行训练
model = nn.DataParallel(model)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(10):
    train(model, dataloader, optimizer, criterion)

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型`MyModel`和一个数据集`MyDataset`。然后，我们使用`DataLoader`将数据集加载到内存中。接下来，我们创建了一个优化器和一个损失函数。最后，我们将模型移到GPU上，并使用`DataParallel`对其进行并行处理。在训练循环中，我们调用`train`函数来训练模型。`train`函数的参数分别是模型、数据加载器、优化器和损失函数。由于我们在模型上调用了`DataParallel`，因此在训练循环中，我们不需要手动处理多个GPU的并行计算。