# 比较与torch.distributed.init_process_group的功能差异

[![查看源文件](https://gitee.com/mindspore/docs/raw/r1.5/resource/_static/logo_source.png)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.5/docs/mindspore/migration_guide/source_zh_cn/api_mapping/pytorch_diff/init.md)

## torch.distributed.init_process_group

```python
torch.distributed.init_process_group(
    backend,
    init_method=None,
    timeout=datetime.timedelta(0, 1800),
    world_size=-1,
    rank=-1,
    store=None,
    group_name=''
)
```

更多内容详见[torch.distributed.init_process_group](https://pytorch.org/docs/1.5.0/distributed.html#torch.distributed.init_process_group)。

## mindspore.communication.init

```python
mindspore.communication.init(backend_name=None)
```

更多内容详见[mindspore.communication.init](https://mindspore.cn/docs/api/zh-CN/r1.5/api_python/mindspore.communication.html#mindspore.communication.init)。

## 使用方式

PyTorch：该接口支持的集合通信有3种：MPI、Gloo、NCCL。该接口在初始化`backend`的同时，还提供`world_size`、`rank`和`timeout`等内容的配置。

MindSpore：该接口当前仅支持2种集合通信：HCCL、NCCL。而`world_size`、`rank`和`timeout`等内容的配置并不在该接口中设置，调用该接口之前，需设置相应的环境变量。