PyTorch的分布式訓(xùn)練是一種在多個計算資源（如多個GPU或多臺機器）上并行訓(xùn)練模型的方法。通過分布式訓(xùn)練，可以加快模型訓(xùn)練的速度，提高訓(xùn)練的效率。PyTorch提供了一組用于實現(xiàn)分布式訓(xùn)練的工具和API，如torch.nn.parallel.DistributedDataParallel和torch.distributed模塊。這些工具可以幫助用戶輕松地在多個設(shè)備或多臺機器上進(jìn)行模型訓(xùn)練，并管理數(shù)據(jù)的分發(fā)和梯度的聚合。
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