要在PyTorch中實現分布式訓練，可以使用torch.distributed包提供的工具和函數。下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在PyTorch中設置并運行分布式訓練：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

    # 初始化進程組
    dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)

    # 創建模型和優化器
    model = MyModel()
    model = DDP(model)
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

    # 加載數據
    train_dataset = MyDataset()
    train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, sampler=train_sampler)

    # 訓練
    for epoch in range(10):
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = F.nll_loss(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()

    cleanup()

if __name__ == '__main__':
    world_size = 4
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size)

在這個示例中，我們首先設置了進程組，然后創建了模型、優化器和數據加載器。然后在train函數中，我們使用torch.multiprocessing.spawn函數來啟動多個進程，每個進程運行train函數。在train函數中，我們將模型包裝成DistributedDataParallel對象來實現分布式訓練，同時使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler來分配數據。最后，我們在訓練循環中進行模型訓練，并在訓練結束后清理進程組。