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要在两台主机之间使用分布式训练，您可以使用一些深度学习框架提供的工具和库来实现。

这里以TensorFlow为例，介绍一下如何在两台主机之间使用分布式训练。

首先，您需要安装TensorFlow和CUDA等相关软件，并确保两台主机都可以访问彼此。然后，您需要在代码中使用TensorFlow提供的分布式训练API来配置和启动分布式训练。具体来说，您需要完成以下步骤：

1. 配置集群：在代码中指定每个工作器（worker）和参数服务器（parameter server）的IP地址和端口号，以及工作器和参数服务器的数量。

2. 定义计算图：定义模型的计算图，并将其分配到工作器和参数服务器上。

3. 配置会话：配置分布式会话，包括会话的类型、日志目录、保存和恢复等参数。

4. 启动工作器和参数服务器：在代码中启动工作器和参数服务器。

5. 运行会话：在代码中启动分布式会话，并开始训练模型。

下面是一个简单的TensorFlow分布式训练代码示例，其中假设有两台主机，它们的IP地址分别为192.168.0.1和192.168.0.2：

import tensorflow as tf

# 配置集群
cluster = tf.train.ClusterSpec({
    "worker": ["192.168.0.1:2222", "192.168.0.2:2222"],
    "ps": ["192.168.0.1:2223"]
})

# 定义计算图
with tf.device("/job:worker/task:0"):
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

with tf.device("/job:ps/task:0"):
    loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

with tf.device("/job:worker/task:0"):
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

# 配置会话
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth =True

# 启动工作器和参数服务器
server = tf.train.Server(cluster, job_name="worker", task_index=0, config=config)
worker_sess = tf.Session(target=server.target)

# 运行会话
with worker_sess as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

在这个代码示例中，我们首先配置了一个由两个工作器和一个参数服务器组成的集群。然后，我们定义了一个简单的神经网络模型，并将其分配到工作器和参数服务器上。接下来，我们配置了一个TensorFlow会话，并启动了工作器和参数服务器。最后，我们运行了会话，并利用MNIST数据集进行训练。

需要注意的是，这只是一个简单的代码示例，实际上在进行分布式训练时，还需要考虑很多因素，例如数据的分发、模型的同步、梯度的累积等。因此，在实际的分布式训练中，您需要更深入地了解分布式训练的原理和实现细节，以及相应框架提供的API和工具，才能正确地配置和启动分布式训练任务。此外，分布式训练通常需要使用高速网络和多个GPU，以充分发挥分布式训练的性能优势。在实际应用中，您也需要根据自己的需求和资源情况，选择合适的分布式训练策略和配置方式。
 

PyTorch支持多种分布式训练策略和工具，可以在多台主机之间进行分布式训练。PyTorch的分布式训练通常使用torch.distributed模块提供的API来实现，该模块提供了一些常用的分布式训练工具和函数，例如torch.distributed.init_process_group()、torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()等。

要使用PyTorch进行分布式训练，您需要完成以下步骤：

1. 配置集群：在代码中指定每个工作器（worker）和参数服务器（parameter server）的IP地址和端口号，以及工作器和参数服务器的数量。

2. 创建模型：创建模型，并将其分配到工作器和参数服务器上。

3. 配置优化器：配置优化器，并将其分配到工作器和参数服务器上。

4. 将数据分发到各个工作器：使用PyTorch提供的分布式数据加载器将训练数据分发到各个工作器上。

5. 在工作器之间同步参数：使用PyTorch提供的分布式同步函数torch.distributed.all_reduce()或torch.distributed.broadcast()等，在工作器之间同步模型参数。

6. 训练模型：在代码中启动训练循环，并在每个工作器上进行部分训练，并定期同步模型参数。

下面是一个简单的PyTorch分布式训练代码示例，其中假设有两台主机，它们的IP地址分别为192.168.0.1和192.168.0.2：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 配置集群
dist.init_process_group(backend="nccl", init_method="tcp://192.168.0.1:23456", rank=0, world_size=2)

# 创建模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 32, 3, 1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Conv2d(32, 64, 3, 1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(1600, 10))

# 将模型分配到工作器和参数服务器上
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

# 配置优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 将数据分发到各个工作器
train_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, sampler=train_sampler)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = inputs.to(torch.device("cuda")), labels.to(torch.device("cuda"))
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 在工作器之间同步参数
        dist.all_reduce(loss, op=dist.ReduceOp.SUM)
        if dist.get_rank() == 0:
            print("Epoch {}, Batch {}, Loss: {}".format(epoch, i, loss.item()))

在这个代码示例中，我们首先使用torch.distributed.init_process_group()函数配置了一个由两个工作器组成的集群，然后创建了一个简单的神经网络模型，并将其分配到工作器和参数服务器上。接着，我们配置了一个SGD优化器，并将其分配到工作器和参数服务器上。然后，我们使用PyTorch提供的分布式数据加载器将CIFAR-10数据集分发到各个工作器上。最后，我们在训练循环中，在每个工作器上进行部分训练，并使用dist.all_reduce()函数同步模型参数。

需要注意的是，这只是一个简单的代码示例，实际上在进行分布式训练时，还需要考虑很多因素，例如数据的分发、模型的同步、梯度的累积等。因此，在实际的分布式训练中，您需要更深入地了解分布式训练的原理和实现细节，以及相应框架提供的API和工具，才能正确地配置和启动分布式训练任务。此外，分布式训练通常需要使用高速网络和多个GPU，以充分发挥分布式训练的性能优势。在实际应用中，您也需要根据自己的需求和资源情况，选择合适的分布式训练策略和配置方式。