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mindspore.nn.MicroBatchInterleaved
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.. py:class:: mindspore.nn.MicroBatchInterleaved(network, interleave_num=2)
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这个函数的作用是将输入在第0维度拆成 `interleave_num` 份，然后执行包裹的cell的计算。
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使用场景：当在半自动模式以及网络中存在模型并行时，第1份的切片数据的前向计算同时，第2份的数据将会进行模型并行的通信，以此来达到通信计算并发的性能加速。
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.. note::
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传入的 `network` 的输出只能是单个Tensor。
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参数：
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- **network** (Cell) - 需要封装的网络。
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- **interleave_num** (int) - batch size的拆分份数，默认值为2。
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输入：
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tuple[Tensor]，与传入的 `network` 的输入一致。
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输出：
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传入的network的输出。
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