mindspore.ops.AllGather
- class mindspore.ops.AllGather(group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)[源代码]
在指定的通信组中汇聚Tensor,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:
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"
)。
- 输入:
input_x (Tensor) - AllGather的输入,shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 的Tensor。
- 输出:
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 - 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:
>>> import numpy as np >>> import mindspore as ms >>> from mindspore import ops >>> import mindspore.nn as nn >>> from mindspore.communication import init >>> from mindspore import Tensor >>> >>> ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE) >>> init() >>> class Net(nn.Cell): ... def __init__(self): ... super(Net, self).__init__() ... self.allgather = ops.AllGather() ... ... def construct(self, x): ... return self.allgather(x) ... >>> input_x = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32)) >>> net = Net() >>> output = net(input_x) >>> 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.]]
- 教程样例: