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第三章：PyTorch的主要组成模块 — 深入浅出PyTorch (datawhalechina.github.io)不含模型参数的层通常用于执行简单的操作，例如数据变换。# 测试自定义层在这个例子中，MyLayer类继承了nn.Module，并在forward方法中定义了将输入减去均值的操作。实例化后，调用该层时，它会对输入数据执行定义的操作。含模型参数的层通常用于学习和更新参数。我们可以使用和来定义这些参数。return x# 测试自定义层print(net)在这个例子中，类包含了一个。

它的基本思想是将数据集划分为多个子集，并将每个子集分配给不同的计算设备（如多个 GPU），然后在每个设备上执行相同的模型，并行计算这些子集的结果，最后汇总这些结果。模型的不同部分可以放在不同的 GPU 或其他设备上运行，这样能够减小单个设备的内存负担，并充分利用多设备的计算能力。并行计算在 PyTorch 中应用广泛，从数据并行、模型并行到分布式训练，不同的并行策略可以有效利用计算资源，提升模型训练和推理的效率。PyTorch 提供了。在这个例子中，模型的不同层被分布在不同的 GPU 上进行计算。

学习链接：深入浅出PyTorch — 深入浅出PyTorch (datawhalechina.github.io)①1956-1966 人工智能元年 达特茅斯会议②20世纪80年代 统计学思想引入 提出BP神经网络③1993年以后 2006年深度学习 2016年AIphaGO围棋深度学习（DL）、机器学习（ML）和人工智能（AI）之间的关系可以用层级结构来理解：人工智能（AI）：AI是一个广泛的领域，旨在开发能够模拟人类智能的计算机系统。它包括许多子领域，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。AI的目标