mindspore.ops.AllGather

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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：

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
>>> 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：