PyTorch的分布式训练是一种在多个计算资源（如多个GPU或多台机器）上并行训练模型的方法。通过分布式训练，可以加快模型训练的速度，提高训练的效率。PyTorch提供了一组用于实现分布式训练的工具和API，如torch.nn.parallel.DistributedDataParallel和torch.distributed模块。这些工具可以帮助用户轻松地在多个设备或多台机器上进行模型训练，并管理数据的分发和梯度的聚合。
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