mindspore.mint.distributed.recv ===================================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/mint/mindspore.mint.distributed.recv.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: mindspore.mint.distributed.recv(tensor, src=0, group=None, tag=0) 同步接收Tensor到指定线程。 .. note:: 当前支持PyNative模式,不支持Graph模式。 参数: - **tensor** (Tensor) - 输入Tensor。Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。 输入的 `tensor` 的shape和dtype将用于接收Tensor,但 `tensor` 的数据值不起作用。 - **src** (int,可选) - 表示发送源的进程编号。只会接收来自源进程的Tensor。默认值: ``0`` 。 - **group** (str,可选) - 通信组名称,如果为 ``None`` ,Ascend平台表示为 ``"hccl_world_group"`` 。 默认值: ``None`` 。 - **tag** (int,可选) - 用于区分发送、接收消息的标签。该消息将被接收来自相同 `tag` 的Send发送的张量。默认值: ``0`` 。当前为预留参数。 返回: int,如果成功接收,返回值为 ``0`` 。 异常: - **TypeError** - `tensor` 不是Tensor, `src` 不是int,或 `group` 不是str。 - **ValueError** - 如果该线程的rank id大于通信组的rank size。 样例: .. note:: .. include:: mindspore.mint.comm_note.txt 该样例需要在2卡环境下运行。