Pytorch的数据并行训练，已经被封装的十分完善。全程只需两步：
1.将模型送入多GPU
2.将训练数据送入多GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = nn.DataParallel(model)
model.to(device)
for data in rand_loader:
input = data.to(device)
output = model(input)
Pytorch单机多卡训练（数据并行训练） Pytorch的数据并行训练，已经被封装的十分完善。全程只需两步： 1...
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本文标题：Pytorch单机多卡分布式训练 数据并行
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