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在Torch中實現多GPU訓練通常通過使用nn.DataParallel模塊來實現。nn.DataParallel模塊可以將模型復制到每個GPU上，并在每個GPU上并行地計算前向傳播和反向傳播。
以下是使用nn.DataParallel實現多GPU訓練的一般步驟：
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()
通過以上步驟，可以在多個GPU上并行地訓練模型。在實際使用中，通常會使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel來更靈活地控制多GPU訓練過程，并實現更高效的并行計算。
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