PyTorch提供了一些用于分布式訓(xùn)練的功能，主要包括以下幾個方面：
多GPU訓(xùn)練：PyTorch可以利用多個GPU來加速訓(xùn)練過程。通過torch.nn.DataParallel模塊可以很方便地在多個GPU上并行地訓(xùn)練模型。
分布式數(shù)據(jù)并行：PyTorch支持使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel進行分布式數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練，可以在多臺機器上同時訓(xùn)練模型。
分布式計算：PyTorch提供了torch.distributed包，可以實現(xiàn)分布式計算和通信，包括多進程通信、分布式同步等功能。
分布式優(yōu)化：PyTorch還提供了一些分布式優(yōu)化算法，如分布式SGD、分布式Adam等，可以在分布式環(huán)境中更高效地訓(xùn)練模型。
總的來說，PyTorch提供了完善的分布式訓(xùn)練功能，可以很方便地在多GPU或多機器環(huán)境中訓(xùn)練大規(guī)模模型。
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