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1. pytorch默认使用gpu编号为device:0的设备，可以使用
   torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])
   对模型进行制定gpu指定编号多gpu训练，必须要有编号为device:0的gpu，不然会报AssertionError: Invalid device id错误；

2. 当gpu编号为device:0的设备被占用时，指定其他编号gpu使用
   torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2])
   指定gpu编号会出现AssertionError: Invalid device id错误，这是因为pytorch默认使用gpu编号为device:0的设备，需要修改pytorch默认编号；

3. 修改默认编号的方法，有两种方法：
   方法①：
   torch.cuda.set_device(1)
   进行指定默认gpu使用编号，同样也可以用
   torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2])
   进行指定，也必须包含set_device(1)指定的device:1的设备，缺点是会占用一些device:0的gpu内存；
   方法②：
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1, 2"
   进行指定使用设备，这样会修改pytorch感受的设备编号，如上则把device:1改为device:0，device:2改为device:1，则pytorch感知的编号还是从device:0开始，指定使用程序为：
   torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])