在Torch中实现多GPU训练通常通过使用nn.DataParallel模块来实现。nn.DataParallel模块可以将模型复制到每个GPU上，并在每个GPU上并行地计算前向传播和反向传播。
以下是使用nn.DataParallel实现多GPU训练的一般步骤：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
model = MyModel()
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = nn.DataParallel(model)
model = model.cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
DataLoader中：train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for inputs, labels in train_loader:
inputs = inputs.cuda()
labels = labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
通过以上步骤，可以在多个GPU上并行地训练模型。在实际使用中，通常会使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来更灵活地控制多GPU训练过程，并实现更高效的并行计算。
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