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【Pytorch实用教程】【分布式】torch.distributed.all_reduce用法详细介绍

article 2024/11/14 21:18:05

torch.distributed.all_reduce 是 PyTorch 中分布式通信的一部分，通常用于分布式训练场景下的梯度汇总。在分布式训练中，每个参与的进程都有自己的一部分数据和模型，并行计算其梯度或更新参数。为了确保这些进程中的模型能够同步，需要将不同进程中的梯度汇总，all_reduce 是实现这一过程的常用操作。

注：reduce在英文中也有归纳、简化的意思。

函数原型

torch.distributed.all_reduce(tensor, op=torch.distributed.ReduceOp

http://www.kler.cn/a/293570.html

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