.. _cn_api_fluid_transpiler_DistributeTranspilerConfig:

DistributeTranspilerConfig
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.. py:class:: paddle.fluid.transpiler.DistributeTranspilerConfig

单机任务切换为分布式任务的配置类，用户可根据需求进行配置，如指定同步/异步训练，指定节点个数及模型切分逻辑。

返回：None

.. py:attribute:: slice_var_up (bool)

是否为Pserver将张量切片， 默认为True, bool类型属性， 默认为True。该参数将指定是否将参数/梯度切分后均匀分布于多个PServer上。slice_var_up为True的情况下，会将参数均匀切分后分布于多个PServer端，使每个PServer的负载相对均衡。


.. py:attribute:: split_method (PSDispatcher)

参数分发的方式，当前支持的方法包括 :ref:`cn_api_fluid_transpiler_RoundRobin` 和 :ref:`cn_api_fluid_transpiler_HashName` 两种， 默认为RoundRobin。

注意: 尝试选择最佳方法来达到负载均衡。

.. py:attribute:: min_block_size (int)

参数切片时，最小数据块的大小，默认为8192。

注意: 根据：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/8638#issuecomment-369912156 ， 当数据块大小超过2MB时，我们可以有效地使用带宽。如果你想更改它，请详细查看slice_variable函数。

**代码示例**

.. code-block:: python

        from paddle.fluid.transpiler.ps_dispatcher import RoundRobin
        import paddle.fluid as fluid

        config = fluid.DistributeTranspilerConfig()
        config.slice_var_up = True
        config.split_method = RoundRobin
        config.min_block_size = 81920



