如何将让模型在两个gpu上训练

如果你想让模型在两个GPU 上进行训练，你需要使用分布式训练。在PyTorch中，可以使用

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel实现分布式训练。具体步骤如下：

1. 首先，你需要设置每个GPU的ID和总的GPU数量。可以使用torch.cuda.device_count()获取GPU数量，使用torch.cuda.device()设置GPU ID。

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.distributed as dist
   
   # 设置GPU ID
   device_id = 0
   torch.cuda.set_device(device_id)
   
   # 获取GPU数量
   world_size = torch.cuda.device_count()
   

2. 接下来，你需要初始化进程组。可以使用torch.distributed.init_process_group()函数来初始化进程组。在初始化时，你需要指定进程组的类型（backend）、进程组的名称（init_method）、进程组的总大小（world_size）以及当前进程的排名（rank）。

   # 初始化进程组
   dist.init_process_group(
       backend='nccl',
       init_method='tcp://localhost:23456',
       world_size=world_size,
       rank=device_id
   )
   

   其中，backend指定分布式通信的后端，init_method指定初始化方法，world_size指定进程组的总大小，rank指定当前进程的排名。

3. 接下来，你需要将模型放到GPU上，并使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel将模型包装起来。

   # 将模型放到GPU上
   model.to(device_id)
   
   # 使用DistributedDataParallel包装模型
   model = nn.parallel.DistributedDataParallel(
       model,
       device_ids=[device_id],
       output_device=device_id
   )
   

   其中，device_ids指定使用哪些GPU进行训练，output_device指定输出设备的GPU ID。

4. 最后，你需要在训练循环中使用torch.distributed.barrier()同步不同GPU之间的训练。

   # 训练循环
   for epoch in range(num_epochs):
       # ...
       
       # 同步不同GPU之间的训练
       dist.barrier()
   

   这样，你就可以在两个GPU上进行训练了。注意，你需要在命令行中使用torch.distributed.launch启动分布式训练，具体命令如下：

   python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 your_training_script.py
   

   其中，--nproc_per_node指定每个节点使用的GPU数量。