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- 易用性：

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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

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- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.communication.comm_func.isend

mindspore.communication.comm_func.isend(tensor, dst=0, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP, tag=0)[源代码]

异步发送Tensor到指定线程。

说明

Send 和 Receive 算子需组合使用，且有同一个 tag。当前支持PyNative模式，不支持Graph模式。

参数：

tensor (Tensor) - 输入Tensor。Tensor的shape为 $(x_{1}, x_{2}, . . ., x_{R})$ 。
dst (int，可选) - 表示发送目标的进程编号。只有目标进程会收到Tensor。默认值：0。
group (str，可选) - 工作的通信组。默认值：Ascend平台为 "hccl_world_group" ，GPU平台为 "nccl_world_group" 。
tag (int，可选) - 用于区分发送、接收消息的标签。该消息将被拥有相同 tag 的Receive接收。默认值：0。

返回：

CommHandle是一个异步工作句柄。

异常：

TypeError - dst不是int或group不是str。
ValueError - 该线程的rank id 大于通信组的rank size。

支持平台：

Ascend

样例：

说明

运行以下样例之前，需要配置好通信环境变量。

针对Ascend/GPU/CPU设备，推荐使用msrun启动方式，无第三方以及配置文件依赖。详见 msrun启动。

该样例需要在2卡环境下运行。

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import isend, irecv
>>> from mindspore.communication import get_rank, get_group_size
>>>
>>> np.random.seed(1)
>>> init()
>>> rank = get_rank()
>>> size = get_group_size()
>>> x = np.ones([2, 2]).astype(np.float32) * 0.01 * (rank + 1)
>>> x2 = np.ones([2, 2]).astype(np.float32)
>>>
>>>
>>> if rank < size / 2:
...     _x = ms.Tensor(x)
...     isend(_x, rank + size // 2)
... else:
...     _x2 = ms.Tensor(x2)
...     output, handle = irecv(_x2, rank - size // 2)
...     handle.wait()
...     print(output)
rank1:
[[0.01  0.01]
[0.01  0.01]]