Tensorflow 具有并行迭代的tf.map_fn的Pytorch等价物？
我在GPU上执行PyTorch函数n_iters次。目前我正在使用for循环来实现这一点。然而，当n_iter很大时，这是非常低效的。我想知道是否有一个PyTorch相当于tf.map\u fn，具有并行迭代功能，这样我就可以并行执行所有迭代？我进行了深入搜索，但在PyTorch中找不到任何与tf.map\u fn相当的函数，该函数公开了用户设置的并行迭代次数 在探索过程中，我发现有一个名为“nn.DataParallel”的函数，但该函数复制了要在多个GPU上运行的模型或操作，然后返回的结果与tf.map\u fn中的并行迭代次数不相等 但就目前而言，在Pytorch中，使用for循环是唯一的方法Tensorflow 具有并行迭代的tf.map_fn的Pytorch等价物？,tensorflow,pytorch,Tensorflow,Pytorch,我在GPU上执行PyTorch函数n_iters次。目前我正在使用for循环来实现这一点。然而，当n_iter很大时，这是非常低效的。我想知道是否有一个PyTorch相当于tf.map\u fn，具有并行迭代功能，这样我就可以并行执行所有迭代？我进行了深入搜索，但在PyTorch中找不到任何与tf.map\u fn相当的函数，该函数公开了用户设置的并行迭代次数 在探索过程中，我发现有一个名为“nn.DataParallel”的函数，但该函数复制了要在多个GPU上运行的模型或操作，然后返回的结果与