# 比较与torch.distributed.all_reduce的功能差异 [![查看源文件](https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/r2.0/resource/_static/logo_source.png)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r2.0/docs/mindspore/source_zh_cn/note/api_mapping/pytorch_diff/all_reduce.md) ## torch.distributed.all_reduce ```python torch.distributed.all_reduce( tensor, op=, group=None, async_op=False ) ``` 更多内容详见[torch.distributed.all_reduce](https://pytorch.org/docs/1.8.1/distributed.html#torch.distributed.all_reduce)。 ## mindspore.ops.AllReduce ```python class mindspore.ops.AllReduce( op=ReduceOp.SUM, group=GlobalComm.WORLD_COMM_GROUP )(input_x) ``` 更多内容详见[mindspore.ops.AllReduce](https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0/api_python/ops/mindspore.ops.AllReduce.html#mindspore.ops.AllReduce)。 ## 使用方式 PyTorch:该接口输入tensor、操作类型op、通信域group及异步操作标志async_op,按op指定的操作进行AllReduce操作后,将结果写回tensor。当async_op=True时,返回异步work句柄,否则返回为空。 MindSpore:该接口输入tensor input_x,输出在通信域group中进行op指定的AllGather操作后得到的tensor,shape与输入tensor一致。当前该接口不支持async_op的配置。 | 分类 | 子类 |PyTorch | MindSpore | 差异 | | --- | --- | --- | --- |---| |参数 | 参数1 | tensor | - |PyTorch:输入tensor,进行AllReduce操作后将结果写回tensor,MindSpore无此参数 | | | 参数2 | op | op | 一致| | | 参数3 | group | group |一致| | | 参数4 | async_op | - |PyTorch:异步操作标志,MindSpore无此参数 | |输入| 单输入| - |input_x| PyTorch:不适用,MindSpore:AllReduce算子的输入Tensor |