PyTorch模型分布式训练及单GPU训练代码详解

这段代码的作用是将模型放置在多个GPU上进行训练，以便加速训练过程。具体来说：\n\n1. model.cuda() 将模型移动到GPU上进行计算。\n2. torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() 将模型封装成一个分布式数据并行模型，使其可以在多个GPU上并行计算。\n\n如果你不想使用分布式训练，可以修改代码如下：\n\npython\nmodel = build_model(config)\nmodel.cuda()\n\n\n这样，模型将只会放置在一个GPU上进行训练。