1. pytorch单机多卡的正确打开方式
在深度学习中，为了提升训练速度和扩展模型的容量，使用多个显卡进行模型的训练是一种常用的方法。PyTorch提供了一种简单而有效的方式来实现单机多卡训练。
我们可以通过使用PyTorch的DataParallel模块来实现单机多卡训练。DataParallel会自动将模型复制到多个显卡上，并在每个显卡上计算不同的输入数据的梯度。最后，DataParallel会收集并平均所有显卡上的梯度，然后应用到模型的参数上。
使用DataParallel非常简单，只需要在模型实例化之后，对模型使用DataParallel进行包装即可：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel
# 实例化模型
model = MyModel()
# 使用DataParallel包装模型
model = DataParallel(model)
2. 可能会遇到的问题
2.1 显存不足
在使用多个显卡进行训练时，可能会遇到显存不足的问题。这是因为默认情况下，PyTorch会将模型复制到每个显卡上，并将输入数据在各个显卡上进行拆分和计算。这种方式会导致每个显卡上需要存储模型参数和中间数据，从而增加显存的消耗。
2.2 前向传播结果不一致
在有些情况下，使用DataParallel进行多卡训练时，可能会出现前向传播结果不一致的问题。这是因为默认情况下，PyTorch会自动将输入数据拆分到各个显卡上进行计算，然后再合并结果。在某些情况下，这种合并操作可能会导致精度损失，从而导致前向传播结果不一致。
3. 解决方法
3.1 显存不足
可以通过设置PyTorch的环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来限制使用的显卡数量，从而减少显存的消耗。例如，如果有4张显卡，可以只使用前两张显卡：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'
这样就可以将模型和输入数据仅复制到前两张显卡上，从而减少显存的占用。
3.2 前向传播结果不一致
可以通过设置PyTorch的DataParallel的参数torch.nn.DataParallel(temperature=0.6)来解决前向传播结果不一致的问题。将temperature参数设置为一个较小的值，可以提高合并结果的准确性：
model = torch.nn.DataParallel(model, temperature=0.6)
通过调整temperature的值，可以根据实际情况来平衡结果的准确性和训练速度。