pytorch在训练中使用多卡：

        conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        conf.device_ids = list(conf.device_ids)
        self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids)
        self.model.to(conf.device)

 然后在训练的命令行需要指定GPU：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7

 在pytorch内部，conf.device_ids依旧是从0开始的；

 

训练的时候报错：

 

 

是由于batchnorm层需要大于一个样本去计算其中的参数，网上搜索了解决方法是将dataloader的一个丢弃参数设置为true：

 

但是我设置后依旧会报错，然后就在train里面人为修改了一下：

如果剩下的照片为1，那么就丢掉，就可以了：