本文介绍了如何在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行分布式训练，以加速深度学习模型的训练过程。通过导入必要库，定义模型，编写训练函数并启动多进程，展示了DistributedDataParallel的初始化和应用。在每个进程中，模型会被放置到DistributedDataParallel实例中，从而在多个GPU上执行训练。
在进行深度学习模型训练时，为了加快训练速度和处理更大规模的数据集，可以使用分布式训练技术。PyTorch 提供了一个方便的工具，称为 DistributedDataParallel（DDP），用于在多个 GPU 上进行分布式训练。本文将详细介绍如何初始化和使用 DistributedDataParallel。
在开始之前，确保已经安装了 PyTorch，并且有可用的 GPU 设备。
首先，让我们导入必要的库：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as
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