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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 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。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 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.mint.distributed.irecv

mindspore.mint.distributed.irecv(tensor, src=0, group=None, tag=0)

异步接收Tensor到指定线程。

说明

当前支持PyNative模式，不支持Graph模式。

参数：

• tensor (Tensor) - 接收发送方数据存入Tensor。Tensor的shape为 $(x_1,x_2,...,x_R)$ 。

• 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。该消息将接收来自相同 tag 的Send发送的Tensor。默认值： 0 。当前为预留参数。

返回：

CommHandle，CommHandle是一个异步工作句柄。

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。

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。

>>> from mindspore.mint.distributed import init_process_group
>>> from mindspore.mint.distributed import isend, irecv, get_rank
>>> from mindspore import Tensor
>>> import numpy as np
>>>
# Launch 2 processes, Process 0 sends the array to Process 1.
>>> init_process_group()
>>> this_rank = get_rank()
>>> if this_rank == 0:
...     input_ = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
...     handle = isend(input_, 1)
...     handle.wait()
>>> if this_rank == 1:
...     x = Tensor(np.zeros([2, 8]).astype(np.float32))
...     handle = irecv(x, src=0)
...     handle.wait()
...     print(x)
rank 1:
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]