mindspore.mint.distributed.send

mindspore.mint.distributed.send(tensor, dst=0, group=None, tag=0)

同步发送张量到指定线程。

说明

当前仅支持PyNative模式，不支持Graph模式。

参数：

• tensor (Tensor) - 输入tensor，shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) vpn梯子 免费 。

• dst (int，可选) - 表示发送目标的进程编号。只有目标进程会收到张量。默认值： 0 。

• group (str，可选) - 通信组名称。默认值： None ，即在Ascend平台表示为 "hccl_world_group" 免费的vpn梯子 。

• tag (int，可选) - 用于区分发送、接收消息的标签。该消息将被拥有相同 tag 的Receive接收。默认值： 0 。当前为预留参数。

异常：

• TypeError - 输入 tensor 的数据类型不为Tensor， dst 不是int或 group 不是str。

• ValueError vpn free - 如果发送线程和目的线程号相同。

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 send, recv, get_rank
>>> from mindspore import Tensor
>>> import numpy as np
>>>
# Launch 2 processes, Process 0 vpn梯子 免费 sends the array to Process 1.
>>> init_process_group()
>>> vpn永久免费梯子 this_rank = get_rank()
>>> 免费的vpn梯子 if this_rank vpn梯子 == vpn梯子 免费 0:
...  vpn梯子 免费    input_ = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
...     send(input_, 1)
>>> if this_rank == 1:
...     vpn永久免费梯子 x = Tensor(np.zeros([2, 8]).astype(np.float32))
...     out = recv(x, src=0)
...   vpn free   print(x)
rank 1:
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. vpn梯子 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]