< 2:sampler.set_epoch(epoch)for data in rand_loader:print(data)epoch+=1
运行命令：=0,1-m torch.. --=2 test.py
实验结果：
结论分析：上面的运行结果来看，在一个epoch中，相当于把整个数据集 划分成了份，每个GPU每次得到的数量，也就是 个GPU分一整份数据集，总数据量大小就为1个 。
如果不用它里面自带的，单纯的还是按照我们一般的形式 。=None,=True这种，那么结果将会是下面这样的：
结果分析：没用的话，在一个epoch中，每个GPU各自维护着一份数据，每个GPU每次得到的的数据，总的数据量为2个,
总结：
一般的形式的只能在同进程中进行采样分发，也就是为什么图2只能单GPU维护自己的，DDP中的可以对不同进程进行分发数据,图1，可以夸不同进程（GPU）进行分发 。
参考：/p/
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