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title: npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | ☓ |
| Atlas 推理系列产品 | ☓ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

用于NPU分布式部署场景下，不同worker上数据集分片及batch大小调整。


#### 函数原型

```
npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset(dataset, global_bs)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| dataset | 输入 | TensorFlow的Dataset类型。 需要进行切分的数据集。 |
| global\_bs | 输入 | 全局batch的大小。 |


#### 返回值

返回一个2个元素的tuple对象，第一个元素为切分后的Dataset，第二个元素为每个worker应当处理的实际batch大小。


#### 调用示例

```
import npu_device as npu
dataset, batch_size = npu.distribute.shard_and_rebatch_dataset(dataset, batch_size)
```