mindspore.ops.Reduce

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class mindspore.ops.Reduce(dest_rank, op=ReduceOp.SUM, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP)[源代码]

规约指定通信组中的Tensor，并将规约结果发送到目标为dest_rank的进程中，返回发送到目标进程的Tensor。

说明

只有目标为dest_rank的进程（通信组的本地进程编号）才会收到规约操作后的输出。 当前支持Pynative和Graph模式。但Graph模式只支持图编译等级为O0的场景。 其他进程只得到一个形状为[1]的Tensor，且该Tensor没有数学意义。

参数：

  • dest_rank (int) - 指定接收输出的目标进程编号（通信组的本地进程编号），只有该进程会接收规约操作后的输出结果。

  • op (str，可选) - 规约的具体操作。如 "sum" 、 "prod" 、 "max" 、和 "min" 。默认值： ReduceOp.SUM 。

  • 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) - Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。

输出：

Tensor，返回规约操作后，目标进程的Tensor。数据类型与输入的 tensor 一致，shape为 \((x_1, x_2, ..., x_R)\)。

异常：

  • TypeError - 首个输入的数据类型不为Tensor， op 和 group 不是字符串。

  • RuntimeError - 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

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4卡环境下运行。

>>> from mindspore import ops
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore.communication import init
>>> from mindspore import Tensor
>>> import numpy as np
>>> # Launch 4 processes.
>>> init()
>>> class ReduceNet(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(ReduceNet, self).__init__()
...         self.reduce = ops.Reduce(dest_rank=1)
...
...     def construct(self, x):
...         out = self.reduce(x)
...         return out
>>> input = Tensor(np.ones([2, 8]).astype(np.float32))
>>> net = ReduceNet()
>>> output = net(input)
>>> print(output)
Process with rank 1: [[4. 4. 4. 4. 4. 4. 4. 4.]
[4. 4. 4. 4. 4. 4. 4. 4.]],
Other proesses: [0.].
教程样例：