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.. py:function:: mindspore.mint.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=None, async_op=False) 汇聚指定的通信组中的Tensor,并返回汇聚后的张量。 .. note:: 集合中所有进程的Tensor必须具有相同的shape和格式。 参数: - **tensor_list** (list[Tensor]) - 输出汇聚的Tensor列表。 - **tensor** (Tensor) - 输入待汇聚操作的Tensor。 - **group** (str,可选) - 通信组名称,如果为 ``None`` ,Ascend平台表示为 ``"hccl_world_group"`` 。 默认值: ``None`` 。 - **async_op** (bool, 可选) - 本算子是否是异步算子。默认值: ``False`` 。 返回: CommHandle,若 `async_op` 是True,CommHandle是一个异步工作句柄。若 `async_op` 是False,CommHandle将返回None。 异常: - **TypeError** - 输入 `tensor` 的数据类型不为Tensor, `tensor_list` 不为Tensor列表。`group` 不是str, `async_op` 不是bool。 - **TypeError** - `tensor_list` 的大小不为通信组大小。 - **TypeError** - `tensor` 的数据类型和shape与 `tensor_list` 中所有元素存在不一致。 - **RuntimeError** - 如果目标设备无效,或者后端无效,或者分布式初始化失败。 样例: .. note:: .. include:: mindspore.mint.comm_note.rst 该样例需要在2卡环境下运行。
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