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介绍
### PyTorch 中的 `rpc.remote` 使用简介
在 PyTorch 的分布式环境中,`rpc.remote` 函数用于调用远程函数。它可以在指定的节点上异步执行函数,并立即返回一个远程引用(RRef),供你稍后访问远程计算的结果。
#### 使用 `rpc.remote` 的基本步骤
1. **初始化 RPC**:使用 RPC 前,先用 `rpc.init_rpc` 初始化 RPC 框架。
2. **调用 `rpc.remote`**:
- 指定目标节点的名称或 ID。
- 传入要调用的函数及参数。
- 该函数异步执行,返回一个 RRef 对象。
3. **处理返回值**:通过 RRef 可以获取远程计算结果,但要注意,RRef 是远程对象的引用,不是直接的数据。
#### 示例代码
以下是使用 `rpc.remote` 的简单示例:
```python
import torch
import torch.distributed.rpc as rpc
# 初始化 RPC
rpc.init_rpc("worker0", rank=0, world_size=2)
# 定义一个加法函数
def add_tensors(tensor1, tensor2):
return tensor1 + tensor2
# 使用 rpc.remote 调用远程函数
rref_result = rpc.remote("worker1", add_tensors, args=(torch.ones(2), torch.ones(2) * 2))
# 获取结果
result = rref_result.to_here() # 阻塞直到结果可用
print(result) # 输出: tensor([3., 3.])
# 关闭 RPC
rpc.shutdown()
文件快照
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