torch.distributed broadcast

torch.distributed.broadcast函数是PyTorch分布式框架中的一个函数，它的作用是在分布式环境中将一个张量从指定的进程广播到所有其他进程。函数的调用方式如下：torch.distributed.broadcast(tensor, src, group=None, async_op=False)。需要注意的是，在分布式训练或其他分布式任务中，通常需要在所有进程上同时执行torch.distributed.broadcast函数，以确保所有进程都能够接收到相同的张量副本。具体的使用示例可以参考以下代码：

import torch
import torch.distributed as dist

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend="gloo", rank=0, world_size=2)

# 创建一个需要广播的张量
tensor = torch.randn(3, 3)

# 将张量从rank=0的进程广播到所有其他进程
dist.broadcast(tensor, src=0)

# 打印所有进程上的张量值
print("Rank {}: {}".format(dist.get_rank(), tensor))
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.distributed.broadcast 解释&示例](https://blog.csdn.net/BlackZhou013/article/details/129676975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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