pytorch 多GPU训练

pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充

pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.30）给了一些说明：pytorch数据并行，但遗憾的是给出的说明并不详细。不过说的还是蛮清楚的，建议使用DataParallel。

pytorch使用多GPU训练的时候要考虑的主要的不过是前向计算和后向计算两个部分。

前向计算：

net = Net() #Net是自定义的一个网络结构类
device_ids = [2, 4, 5]
cudnn.benchmark = True
net = net.cuda(device_ids[0])
net = nn.DataPa

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pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用）
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