mindspore.nn.MicroBatchInterleaved ================================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.MicroBatchInterleaved.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.nn.MicroBatchInterleaved(network, interleave_num=2) 这个函数的作用是将输入在第零维度拆成 `interleave_num` 份,然后执行包裹的cell的计算。 使用场景:当在半自动模式以及网络中存在模型并行时,第1份的切片数据的前向计算同时,第2份的数据将会进行模型并行的通信,以此来达到通信计算并发的性能加速。 .. note:: 传入的 `network` 的输出只能是单个Tensor。 参数: - **network** (Cell) - 需要封装的网络。 - **interleave_num** (int,可选) - batch size的拆分份数,默认值: ``2`` 。 输入: tuple[Tensor],与传入的 `network` 的输入一致。 输出: 传入的network的输出。