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Caffe2框架支持分布式訓練，并且可以配置為在多個GPU或多臺機器上進行訓練。具體配置方法取決于您的具體環境和需求，一般來說，您需要配置一些環境變量和設置一些參數來指定訓練的分布式設置。以下是一個簡單的配置示例：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 設置要使用的GPU設備
export MASTER_ADDR=xxx.xxx.xxx.xxx # 設置主節點的IP地址
export MASTER_PORT=xxxxx # 設置主節點的端口號
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py
在上面的示例中，我們使用了torch.distributed.launch命令來啟動分布式訓練，并指定了每個節點使用的GPU數量為4。您可以根據實際情況修改這些參數。另外，具體的配置方法可能會根據您的環境和需求有所不同，建議參考官方文檔或者相關教程進行詳細配置。
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