gen_nccl_ops.nccl_all_reduce()具体的参数和用法

gen_nccl_ops.nccl_all_reduce()是TensorFlow的一个内置函数，用于执行所有张量间求和的操作。它的参数包括输入张量（input）、通信id（group_id）、输出张量（output）、操作类型（op_type）、带攻击性参数（scratch）、以及进行求和的轴（reduction_axes）等。其中，input、group_id和output是必要参数，其他参数是可选的。用法如下：

import tensorflow as tf

input_tensor = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
group_id = 0
output_tensor = tf.Variable([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])
op_type = "avg"
scratch = 0

all_reduce_op = tf.contrib.nccl.all_sum(input_tensor, group_id, output_tensor, op_type, scratch)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(all_reduce_op)
    print(sess.run(output_tensor))

以上代码展示了如何使用gen_nccl_ops.nccl_all_reduce()函数，其中我们让四个数归约和，然后打印输出结果。