我正在研究这个脚本，其中有一个代码块考虑了两种选项，即DataParallel和DistributedDataParallel，如下所示：

if not args.distributed:    if args.arch.startswith('alexnet') or args.arch.startswith('vgg'):        model.features = torch.nn.DataParallel(model.features)        model.cuda()    else:        model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()else:    model.cuda()    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

如果我不想使用这两种选项，并且我想在没有DataParallel的情况下运行它，我该怎么做呢？

我该如何定义我的模型，使其作为普通的nn运行，而不进行任何并行化处理呢？

回答：

• DataParallel是一个包装对象，用于在同一台机器的多个GPU上并行计算，详见这里。
• DistributedDataParallel也是一个包装对象，允许你在多个设备上分配数据，详见这里。

如果你不想使用这些功能，你可以简单地移除包装器，直接使用模型本身：

if not args.distributed:    if args.arch.startswith('alexnet') or args.arch.startswith('vgg'):        model.features = model.features        model.cuda()    else:        model = model.cuda()else:    model.cuda()    model = model

这样做可以将代码修改降到最低。当然，由于你对并行化不感兴趣，你可以将整个if语句简化为类似于下面的形式：

if args.arch.startswith('alexnet') or args.arch.startswith('vgg'):    model.features = model.featuresmodel = model.cuda()

请注意，这段代码假设你在GPU上运行。