我如果代码中直接将训练batch分成两份指定两个GPU设备加载模型，模型权重参数相同，每轮运行后将得到数据再合并成完整batch进行损失函数计算和参数优化，是否可行，如何达成这一目的

将训练批次分割并在不同GPU设备上执行并随后合并是有可能的，但需要注意的是，`torch.nn.DataParallel`通常会自动管理这些操作，如果你手动实现，需要确保同步模型参数和输入数据。

以下是一个简单的示例，说明如何在两个GPU上分配数据和模型：

import torch
from torch.nn.parallel import DataParallel

# 假设你已经有了一个预训练的模型model
model = YourModel().to('cuda:0')  # 将模型放在GPU 0上

# 创建DataParallel版本
dp_model = DataParallel(model, device_ids=[0, 1])  # 设备id表示GPU 0 和 GPU 1

# 每次迭代时，先将数据按照batch_size / 2 分配到每个GPU
for inputs, targets in dataloader.split(batch_size // 2):
    inputs = inputs.to('cuda:0')  # 发送到GPU 0
    targets = targets.to('cuda:1')  # 发送到GPU 1

    # 在每个GPU上独立前向传播
    outputs = dp_model(inputs)

    # 合并输出（假设你的任务是回归，这里简化为求均值）
    combined_outputs = torch.mean(torch.cat(outputs, dim=0), dim=0)

    # 计算损失
    loss = criterion(combined_outputs, targets)
    
    # 在主GPU上反向传播和优化
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 如果有多个GPU，记得清理梯度，因为只有主GPU的梯度会被更新
    if dp_model.device_ids != [0]:
        with torch.no_grad():
            dp_model.module.zero_grad()  # 这里module代表模型本身

# 为了保持一致性，每次训练结束后可能需要将模型参数同步回主设备
if dp_model.device_ids != [0]:
    model.load_state_dict(dp_model.module.state_dict())

注意，在上述代码中，`dataloader.split()`用于按比例切分数据集，而`dp_model.module`是指向原始模型实例的引用，以避免在多GPU环境下对数据进行不必要的复制。