Update 05_ddp.md

[XuHu0529]

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sbp示例代码中，DistributedSampler封装使dataloader进行分布式数据划分

[doombeaker]

代码没问题后。记得英文版（en 目录下）的对应文章中的代码也要更新下。

[brandonliu2]

• 当前问题：根据文档描述，由单机单卡改为并行训练时，只需设置placement，模型集群广播以及split切分即可。但在运行示例代码与单机单卡进行比对时发现，如果只做以上三处改动，会导致模型训练结果变差。
• 猜测：测试发现，目测单机双卡batchsize为64时的训练效果与单机单卡batchsize为128时类似。 ~~可以观察到双卡训练时两张卡的输出完全相同，是否意味着数据输入有问题？~~
• 实验数据： 以下分别为单机双卡batchsize=64 单机单卡batchsize=128 单机单卡batchsize=64

[doombeaker]

我发现原文档中已经提示过 sampler 的问题

https://docs.oneflow.org/master/parallelism/05_ddp.html#distributedsampler

所以最开始的例子还是保持不变吧，在 05_ddp.html#distributedsampler 那节做修改，添加一个有 distributedsampler，所以单机单卡和分布式训练效果会一致的例子。

[doombeaker]

我发现原文档中已经提示过 sampler 的问题

https://docs.oneflow.org/master/parallelism/05_ddp.html#distributedsampler

所以最开始的例子还是保持不变吧，在 05_ddp.html#distributedsampler 那节做修改，添加一个有 distributedsampler，所以单机单卡和分布式训练效果会一致的例子。

这一条要求好像还没有更新

[brandonliu2]

我发现原文档中已经提示过 sampler 的问题 https://docs.oneflow.org/master/parallelism/05_ddp.html#distributedsampler 所以最开始的例子还是保持不变吧，在 05_ddp.html#distributedsampler 那节做修改，添加一个有 distributedsampler，所以单机单卡和分布式训练效果会一致的例子。

这一条要求好像还没有更新

我的理解是，上面的那个sbp例子是有问题的，因为没有加distributedsampler，导致训练时两张卡拿到了一样的数据，global_tensor就没起效果，客户跑了之后就产生了疑问。