mindspore.communication.comm_func.all_gather_into_tensor

mindspore.communication.comm_func.all_gather_into_tensor(tensor, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)[源代码]

汇聚指定的通信组中的Tensor，并返回汇聚后的张量。

说明

集合中所有进程的Tensor必须具有相同的shape和格式。

参数：

tensor (Tensor) - 输入待汇聚操作的Tensor，Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。
group (str，可选) - 工作的通信组，默认值： GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP （即Ascend平台为 "hccl_world_group" ，GPU平台为 "nccl_world_group" ）。

返回：

Tensor，如果组中的device数量为N，则输出的shape为 \((N, x_1, x_2, ..., x_R)\) 。

异常：

TypeError - 首个输入的数据类型不为Tensor，group 不是str。
ValueError - 调用进程的rank id大于本通信组的rank大小。
RuntimeError - 如果目标设备无效，或者后端无效，或者分布式初始化失败。

支持平台：

Ascend GPU

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 import ops
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import all_gather_into_tensor
>>> from mindspore import Tensor
>>>
>>> ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
>>> init()
>>> input_tensor = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
>>> output = all_gather_into_tensor(input_tensor)
>>> print(output)
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]