Python PyTorch RRef.remote用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.distributed.rpc.RRef.remote 的用法。

用法:

remote(self: torch._C._distributed_rpc.PyRRef, timeout: float = - 1.0) → object

参数：

timeout(float,可选的) -rref.remote() 超时。如果在超时内未成功完成此 RRef 的创建，则下次尝试使用 RRef (例如 to_here )时，将引发超时。如果未提供，将使用默认的 RPC 超时。请参阅 rpc.remote() 了解 RRef 的特定超时语义。

创建一个辅助代理以使用 RRef 的所有者作为目标轻松启动 remote，以便在此 RRef 引用的对象上运行函数。更具体地说，rref.remote().func_name(*args, **kwargs) 与以下内容相同：

>>> def run(rref, func_name, args, kwargs):
>>>   return getattr(rref.local_value(), func_name)(*args, **kwargs)
>>>
>>> rpc.remote(rref.owner(), run, args=(rref, func_name, args, kwargs))

例子：

>>> from torch.distributed import rpc
>>> rref = rpc.remote("worker1", torch.add, args=(torch.zeros(2, 2), 1))
>>> rref.remote().size().to_here()  # returns torch.Size([2, 2])
>>> rref.remote().view(1, 4).to_here()  # returns tensor([[1., 1., 1., 1.]])