mindspore.communication.comm_func.irecv

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mindspore.communication.comm_func.irecv(tensor, src=0, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP, tag=0)[源代码]

发送张量到指定线程。

说明

Send 和 Receive 算子需组合使用,且有同一个 tag。 输入的 tensor 的shape和dtype将用于接收张量,但 tensor 的数据值不起作用。 当前支持PyNative模式,不支持Graph模式。

参数:
  • tensor (Tensor) - 输入Tensor。Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。 输入的 tensor 的shape和dtype将用于接收张量,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张量。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。该消息将被接收来自相同 tag 的Send发送的张量。默认值:0。

返回:

Tensor,其shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\)

异常:
  • TypeError - 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 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。

>>> from mindspore import ops
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore.communication.comm_func import irecv
>>> from mindspore import Tensor
>>> import numpy as np
>>>
# Launch 2 processes.
Process 0 send the following array to Process 1
[[ 0.  1.]
[ 2.  3.]]
>>> init()
>>> x = ms.Tensor(np.zeros([2, 2]))
# Process 1 receive tensor from Process 0.
>>> out = irecv(x, src=0)
>>> print(out)
[[ 0.  1.]
[ 2.  3.]]