PyTorch中的torch.nn.paralleldata_parallel()函数详解

torch.nn.DataParallel()函数是PyTorch中用于实现数据并行的函数。该函数可以将模型的输入和运算分成多个部分，并在不同的GPU上并行计算，最后将计算结果合并返回。

torch.nn.DataParallel()函数的使用非常简单，只需要在创建模型的时候使用该函数将模型包装起来即可。下面是一个使用例子：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import DataParallel

# 创建一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建数据并行模型
model = SimpleModel()
model = DataParallel(model)

# 在多个GPU上计算输入
inputs = torch.randn(20, 10)
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.size())

在上述例子中，我们首先创建了一个简单的模型SimpleModel，该模型包括一个线性层。然后，我们使用DataParallel函数将模型包装起来，创建了一个数据并行模型。接下来，我们创建了一个随机的输入数据inputs，形状为(20, 10)，并将其传入模型中进行计算。最后，我们输出了计算结果的大小。

需要注意的是，使用DataParallel函数后，模型会自动将数据划分成多个部分，并在不同的GPU上并行计算。最后，计算结果会自动合并返回。因此，我们无需手动划分数据和管理多个GPU的计算，简化了并行计算的过程。

需要注意的是，使用DataParallel函数后，模型的所有参数都会被复制到每个GPU上。这意味着，如果每个GPU的显存容量有限，可能会出现内存溢出的问题。为了避免这种情况，可以使用torch.nn.DistributedDataParallel()函数，该函数可以将模型的参数分布在多个GPU上，避免内存溢出的问题。

以上就是对torch.nn.DataParallel()函数的详解和使用例子。使用该函数可以方便地在多个GPU上进行数据并行计算，提高模型的训练速度和效率。