legacy_api.yaml 60.4 KB
Newer Older
1 2 3
# The apis in this file are unstandardized that may caused by a variety of reasons,
# we are trying to fix these apis and will move standardized apis into api.yaml.

Z
zyfncg 已提交
4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
- api : abs
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RealAndImagInferMeta
  kernel :
    func : abs
  backward : abs_grad

# accuracy
- api : accuracy
  args : (Tensor x, Tensor indices, Tensor label)
  output : Tensor(accuracy), Tensor(correct), Tensor(total)
  infer_meta :
    func : AccuracyInferMeta
  kernel :
    func : accuracy
    dtype : x

# acos
- api : acos
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : acos
  backward : acos_grad

# acosh
- api : acosh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : acosh
  backward : acosh_grad

- api : adadelta
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor avg_squared_grad, Tensor avg_squared_update, float rho, float epsilon)
  output : Tensor(param_out), Tensor(moment_out), Tensor(inf_norm_out)
  infer_meta :
    func : AdadeltaInferMeta
  kernel :
    func : adadelta

C
caozhou 已提交
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61
- api : adagrad_
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor moment, Tensor learning_rate, float epsilon)
  output : Tensor(param_out), Tensor(moment_out)
  infer_meta :
    func : AdagradInferMeta
  kernel :
    func : adagrad {dense, dense, dense, dense -> dense, dense}
           adagrad_dense_param_sparse_grad {dense, selected_rows, dense, dense -> dense, dense}
    data_type : param
  inplace : (param -> param_out), (moment -> moment_out)

62
- api : adam_
Z
zyfncg 已提交
63 64
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor learning_rate, Tensor moment1, Tensor moment2, Tensor beta1_pow, Tensor beta2_pow, Tensor master_param, Tensor skip_update, Scalar beta1, Scalar beta2, Scalar epsilon, bool lazy_mode, int64_t min_row_size_to_use_multithread, bool multi_precision, bool use_global_beta_pow)
  output : Tensor(param_out), Tensor(moment1_out), Tensor(moment2_out), Tensor(beta1_pow_out), Tensor(beta2_pow_out), Tensor(master_param_outs)
65 66 67 68 69 70
  infer_meta :
    func : AdamInferMeta
  kernel :
    func : adam {dense, dense, dense, dense, dense, dense, dense, dense, dense -> dense, dense, dense, dense, dense, dense},
           adam_dense_param_sparse_grad {dense, selected_rows, dense, dense, dense, dense, dense, dense, dense -> dense, dense, dense, dense, dense, dense}
    data_type : param
Z
zyfncg 已提交
71
  optional : master_param, skip_update
72
  inplace : (param -> param_out), (moment1 -> moment1_out), (moment2 -> moment2_out), (beta1_pow -> beta1_pow_out), (beta2_pow -> beta2_pow_out), (master_param -> master_param_outs)
Z
zyfncg 已提交
73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131

- api : adamax
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor learning_rate, Tensor moment, Tensor inf_norm, Tensor beta1_pow, float beta1, float beta2, float epsilon)
  output : Tensor(param_out), Tensor(avg_squared_grad_out), Tensor(avg_squared_update_out)
  infer_meta :
    func : AdamaxInferMeta
  kernel :
    func : adamax

- api : adamw
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor learning_rate, Tensor moment1, Tensor moment2, Tensor beta1_pow, Tensor beta2_pow, Tensor master_param, Tensor skip_update, Scalar beta1, Scalar beta2, Scalar epsilon, float lr_ratio, float coeff, bool with_decay, bool lazy_mode, int64_t min_row_size_to_use_multithread, bool multi_precision, bool use_global_beta_pow)
  output : Tensor(param_out), Tensor(moment1_out), Tensor(moment2_out), Tensor(beta1_pow_out), Tensor(beta2_pow_out), Tensor(master_param_outs)
  optional : master_param, skip_update
  invoke : adamw_impl(param, grad, learning_rate, moment1, moment2, beta1_pow, beta2_pow, master_param, skip_update, beta1, beta2, epsilon, lr_ratio, coeff, with_decay, lazy_mode, min_row_size_to_use_multithread, multi_precision, use_global_beta_pow)

- api : add
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : add
  backward : add_grad

- api : add_n
  args : (Tensor[] x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AddNInferMeta
  kernel :
    func : add_n
  backward : add_n_grad

- api : addmm
  args : (Tensor input, Tensor x, Tensor y, float alpha, float beta)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AddmmInferMeta
  kernel :
    func : addmm
  backward : addmm_grad

- api : all
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMeta
  kernel :
    func : all

- api : allclose
  args : (Tensor x, Tensor y, Scalar rtol, Scalar atol, bool equal_nan)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : AllValueCompareInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : allclose

W
WangZhen 已提交
132 133 134 135 136 137 138 139 140
- api : angle
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RealAndImagInferMeta
  kernel :
    func : angle
  backward : angle_grad

Z
zyfncg 已提交
141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181
- api : any
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMeta
  kernel :
    func : any

- api : arange
  args : (Tensor start, Tensor end, Tensor step, DataType dtype, Place place={})
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ArangeInferMeta
    param : [start, end, step]
  kernel :
    func : arange
    param : [start, end, step]
    data_type : dtype
    backend : place
  data_transform :
    support_trans_dtype : start, end, step

# arg_max
- api : argmax
  args : (Tensor x, int64_t axis, bool keepdims, bool flatten, int dtype)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ArgMinMaxInferMeta
  kernel :
    func : arg_max

# arg_min
- api : argmin
  args : (Tensor x, int64_t axis, bool keepdims, bool flatten, int dtype)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ArgMinMaxInferMeta
  kernel :
    func : arg_min

- api : argsort
182
  args : (Tensor x, int axis=-1, bool descending=false)
Z
zyfncg 已提交
183 184 185 186 187 188 189
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : ArgsortInferMeta
  kernel :
    func : argsort
  backward : argsort_grad

190 191 192 193 194 195 196 197 198
- api : as_complex
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AsComplexInferMeta
  kernel :
    func : as_complex
  backward : as_complex_grad

199 200 201 202 203 204 205
- api : as_real
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AsRealInferMeta
  kernel :
    func : as_real
206
  backward : as_real_grad
Z
zyfncg 已提交
207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277
# asin
- api : asin
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : asin
  backward : asin_grad

# asinh
- api : asinh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : asinh
  backward : asinh_grad

# assign
- api : assign
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : assign
  backward : assign_grad

- api : assign_out_
  args : (Tensor x, Tensor output)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : assign
    param : [x]
  inplace : (output -> out)
  backward : assign_out__grad

# atan
- api : atan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : atan
  backward : atan_grad

# atanh
- api : atanh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : atanh
  backward : atanh_grad

# auc
- api : auc
  args : (Tensor x, Tensor label, Tensor stat_pos, Tensor stat_neg, str curve, int num_thresholds, int slide_steps)
  output : Tensor(auc), Tensor(stat_pos_out), Tensor(stat_neg_out)
  infer_meta :
    func : AucInferMeta
  kernel :
    func : auc

278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
#average_accumulates
- api : average_accumulates_
  args : (Tensor param, Tensor in_sum_1, Tensor in_sum_2, Tensor in_sum_3, Tensor in_num_accumulates, Tensor in_old_num_accumulates, Tensor in_num_updates, float average_window, int64_t max_average_window, int64_t min_average_window)
  output : Tensor(out_sum_1), Tensor(out_sum_2), Tensor(out_sum_3), Tensor(out_num_accumulates), Tensor(out_old_num_accumulates), Tensor(out_num_updates)
  infer_meta:
    func : AverageAccumulatesInferMeta
  kernel :
    func : average_accumulates {dense, dense, dense, dense, dense ,dense, dense -> dense, dense, dense, dense, dense, dense}
    data_type : param
  inplace : (in_sum_1 -> out_sum_1), (in_sum_2 -> out_sum_2), (in_sum_3 -> out_sum_3), (in_num_accumulates -> out_num_accumulates), (in_old_num_accumulates -> out_old_num_accumulates), (in_num_updates -> out_num_updates)

Z
zyfncg 已提交
289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304
# batch_norm
- api : batch_norm
  args : (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, Tensor mean, Tensor variance, float momentum, float epsilon, str data_layout, bool is_test, bool use_global_stats, bool trainable_statistics, bool fuse_with_relu)
  output : Tensor(out), Tensor(mean_out), Tensor(variance_out), Tensor(saved_mean), Tensor(saved_variance), Tensor(reserve_space)
  invoke : batch_norm_impl(x, scale, bias, mean, variance, momentum, epsilon, data_layout, is_test, use_global_stats, trainable_statistics, fuse_with_relu)
  backward : batch_norm_grad

- api : bce_loss
  args : (Tensor input, Tensor label)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : BCELossInferMeta
  kernel :
    func : bce_loss
  backward : bce_loss_grad

305 306 307 308 309 310 311 312 313 314
- api : bilinear_tensor_product
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor weight, Tensor bias)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : BilinearTensorProductInferMeta
  kernel :
    func : bilinear_tensor_product
  optional : bias
  backward : bilinear_tensor_product_grad

Z
zyfncg 已提交
315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350
# bitwise_and
- api : bitwise_and
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : bitwise_and

# bitwise_not
- api : bitwise_not
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : bitwise_not

# bitwise_or
- api : bitwise_or
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : bitwise_or

# bitwise_xor
- api : bitwise_xor
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : bitwise_xor

351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
# bmm
- api : bmm
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : BmmInferMeta
  kernel :
    func : bmm
  backward : bmm_grad

L
lyq 已提交
361 362 363 364 365 366 367 368 369 370
# box_coder
- api : box_coder
  args : (Tensor prior_box, Tensor prior_box_var, Tensor target_box, str code_type, bool box_normalized, int axis, float[] variance)
  output : Tensor(output_box)
  infer_meta :
    func : BoxCoderInferMeta
  kernel :
    func : box_coder
  optional : prior_box_var

Z
zyfncg 已提交
371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422
# brelu
- api : brelu
  args : (Tensor x, float t_min, float t_max)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : brelu
  backward : brelu_grad

- api : cast
  args : (Tensor x, DataType out_dtype)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CastInferMeta
  kernel :
    func : cast
    param : [x, out_dtype]
    data_type : x
  backward : cast_grad

- api : ceil
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : ceil
  backward : ceil_grad

- api : celu
  args : (Tensor x, float alpha)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : celu
  backward : celu_grad

- api : clip
  args : (Tensor x, Scalar(float) min, Scalar(float) max)
  output : Tensor(out)
  inplace : (x -> out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : clip
  backward : clip_grad

L
lyq 已提交
423 424 425 426 427 428 429 430
- api : clip_by_norm
  args : (Tensor x, float max_norm)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ClipByNormInferMeta
  kernel :
    func : clip_by_norm

431 432 433 434 435 436 437 438 439
- api : complex
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ComplexInferMeta
  kernel :
    func : complex
  backward : complex_grad

Z
zyfncg 已提交
440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515
- api : concat
  args : (Tensor[] x, Scalar(int64_t) axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ConcatInferMeta
    param : [x, axis]
  kernel :
    func : concat
  backward : concat_grad

- api : conj
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : conj
  backward : conj_grad

- api : conv2d
  args : (Tensor input, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, str paddding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format, bool use_addto, int workspace_size_MB, bool exhaustive_search)
  output : Tensor
  invoke : conv2d_impl(input, filter, strides, paddings, paddding_algorithm, groups, dilations, data_format, use_addto, workspace_size_MB, exhaustive_search)
  backward : conv2d_grad

- api : conv2d_transpose
  args : (Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeInferMeta
  kernel :
    func : conv2d_transpose
    use_gpudnn : true
  backward : conv2d_transpose_grad

- api : conv3d
  args : (Tensor input, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, str paddding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format, bool use_addto, int workspace_size_MB, bool exhaustive_search)
  output : Tensor
  invoke : conv3d_impl(input, filter, strides, paddings, paddding_algorithm, groups, dilations, data_format, use_addto, workspace_size_MB, exhaustive_search)
  backward : conv3d_grad

- api : conv3d_transpose
  args : (Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeInferMeta
  kernel :
    func : conv3d_transpose
    use_gpudnn : true
  backward : conv3d_transpose_grad

- api : copy_to
  args : (Tensor x, Place place, bool blocking)
  output : Tensor
  invoke : copy_to_impl(x, place, blocking)

# cos
- api : cos
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : cos
  backward : cos_grad

# cosh
- api : cosh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : cosh
  backward : cosh_grad

516 517 518 519 520 521 522 523 524 525
- api : crop_tensor
  args : (Tensor x, IntArray shape, IntArray offsets)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : CropTensorInferMeta
  kernel :
    func : crop_tensor
    data_type : x
  backward : crop_tensor_grad

Z
zyfncg 已提交
526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596
# Part of python API paddle.nn.functional.cross_entropy
- api : cross_entropy_with_softmax
  args : (Tensor input, Tensor label, bool soft_label, bool use_softmax, bool numeric_stable_mode, int ignore_index, int axis)
  output : Tensor(softmax), Tensor(loss)
  infer_meta :
    func : CrossEntropyWithSoftmaxInferMeta
  kernel :
    func : cross_entropy_with_softmax
    data_type : input
  backward : cross_entropy_with_softmax_grad

- api : cumprod
  args : (Tensor x,  int dim)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : cumprod
  backward : cumprod_grad

- api : cumsum
  args : (Tensor x, int axis, bool flatten, bool exclusive, bool reverse)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : CumInferMeta
  kernel :
    func : cumsum
  backward : cumsum_grad

- api : deformable_conv
  args : (Tensor x, Tensor offset, Tensor filter, Tensor mask, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations, int deformable_groups, int groups, int im2col_step)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : DeformableConvInferMeta
  kernel :
    func : deformable_conv
    data_type : x
  optional : mask
  backward : deformable_conv_grad

- api : depthwise_conv2d
  args : (Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format, bool use_addto, int workspace_size_MB, bool exhaustive_search, bool fuse_relu, bool use_gpudnn)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ConvInferMeta
    param : [x, filter, strides, paddings, padding_algorithm, groups, dilations, data_format, use_addto, workspace_size_MB, exhaustive_search]
  kernel :
    func : depthwise_conv2d
    param : [x, filter, strides, paddings, padding_algorithm, groups, dilations, data_format, use_addto, workspace_size_MB, exhaustive_search, fuse_relu]
    use_gpudnn : use_gpudnn
  backward : depthwise_conv2d_grad

- api : depthwise_conv2d_transpose
  args : (Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeInferMeta
  kernel :
    func : depthwise_conv2d_transpose
  backward : depthwise_conv2d_transpose_grad

- api : det
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : determinant
  backward : det_grad

597 598 599 600 601 602 603 604
- api : diag_embed
  args : (Tensor x, int offset, int dim1, int dim2)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagEmbedInferMeta
  kernel :
    func : diag_embed

Z
zyfncg 已提交
605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634
- api : divide
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : divide
  backward : divide_grad

- api : dropout
  args : (Tensor x, Tensor seed_tensor, float p, bool is_test, str mode, int seed, bool fix_seed)
  output : Tensor(out), Tensor(mask)
  infer_meta :
    func : DropoutInferMeta
  kernel :
    func : dropout
    data_type : x
  optional : seed_tensor
  backward : dropout_grad

# eigh
- api : eigh
  args : (Tensor x, str uplo)
  output : Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  infer_meta :
    func : EighInferMeta
  kernel :
    func : eigh
  backward : eigh_grad

R
Ruibiao Chen 已提交
635 636 637 638 639 640 641 642
- api : eigvals
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : EigvalsInferMeta
  kernel :
    func : eigvals

Z
zyfncg 已提交
643 644 645 646
- api : einsum
  args : (Tensor[] x, str equation)
  output : Tensor, Tensor[]{x.size()}, Tensor[]{x.size()}
  infer_meta :
647
    func : EinsumRawInferMeta
Z
zyfncg 已提交
648 649
    param : [x, equation]
  kernel :
650
    func : einsum_raw
Z
zyfncg 已提交
651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720
  backward : einsum_grad

- api : elementwise_pow
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : elementwise_pow
  backward : elementwise_pow_grad

# elu
- api : elu
  args : (Tensor x, float alpha)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : elu
  backward : elu_grad

- api : embedding
  args : (Tensor x, Tensor weight, int64_t padding_idx=-1, bool sparse=false)
  output : Tensor
  invoke : embedding_impl(x, weight, padding_idx, sparse)
  backward : embedding_grad

- api : empty
  args : (IntArray shape, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place=CPUPlace())
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : CreateInferMeta
    param : [shape, dtype]
  kernel :
    func : empty
    param : [shape, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : empty_like
  args : (Tensor x, DataType dtype = DataType::UNDEFINED, Place place = {})
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : CreateLikeInferMeta
    param : [x, dtype]
  kernel :
    func : empty_like
    param : [x, dtype]
    data_type : dtype > x
    backend : place > x

- api : equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : equal

- api : equal_all
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareAllInferMeta
  kernel :
    func : equal_all

- api : erfinv
  args : (Tensor x)
721
  output : Tensor(out)
Z
zyfncg 已提交
722 723 724 725
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : erfinv
726
  inplace : (x -> out)
Z
zyfncg 已提交
727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769
  backward : erfinv_grad

# exp
- api : exp
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : exp
  backward : exp_grad

# expand
- api : expand
  args : (Tensor x, IntArray shape)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ExpandInferMeta
  kernel :
    func : expand
  backward : expand_grad

# expand_as
- api : expand_as
  args : (Tensor x, Tensor y, int[] target_shape)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ExpandAsInferMeta
  kernel :
    func : expand_as
  optional : y
  backward : expand_as_grad

- api : expm1
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : expm1
  backward : expm1_grad

770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780
- api : exponential_
  args : (Tensor x, float lambda)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : exponential
  inplace : (x -> out)
  backward : exponential__grad

Z
zyfncg 已提交
781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852
- api : eye
  args : (int64_t num_rows, int64_t num_columns, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place={})
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : EyeInferMeta
    param : [num_rows, num_columns, dtype]
  kernel :
    func : eye
    param : [num_rows, num_columns, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : flatten
  args : (Tensor x, int start_axis, int stop_axis)
  output : Tensor(out), Tensor(xshape)
  infer_meta :
    func : FlattenWithXShapeInferMeta
  kernel :
    func : flatten_with_xshape
    backend : x
  inplace : (x -> out)
  view : (x -> out)
  intermediate : xshape
  backward : flatten_grad

# flip
- api : flip
  args : (Tensor x, int[] axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FlipInferMeta
  kernel :
    func : flip
  backward : flip_grad

- api : floor
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : floor
  backward : floor_grad

- api : floor_divide
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : floor_divide

- api : fmax
  args : (Tensor x, Tensor y,  int axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    param: [x, y]
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : fmax
  backward : fmax_grad

- api : fmin
  args : (Tensor x, Tensor y,  int axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    param: [x, y]
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : fmin
  backward : fmin_grad

C
Charles-hit 已提交
853 854 855 856 857 858 859 860 861
- api : frame
  args : (Tensor x, int frame_length, int hop_length, int axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : FrameInferMeta
  kernel :
    func : frame
  backward : frame_grad 

Z
zyfncg 已提交
862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985
- api : frobenius_norm
  args : (Tensor x, int64_t[] axis,  bool keep_dim,  bool reduce_all)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMetaBase
  kernel :
    func : frobenius_norm
  backward : frobenius_norm_grad

- api : full
  args : (IntArray shape, Scalar value, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place=CPUPlace())
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : CreateInferMeta
    param : [shape, dtype]
  kernel :
    func : full
    param : [shape, value, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : full_batch_size_like
  args : (Tensor input, int[] shape, DataType dtype, Scalar value, int input_dim_idx, int output_dim_idx, Place place=CPUPlace())
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : FullBatchSizeLikeInferMeta
    param : [input, shape, value, dtype, input_dim_idx, output_dim_idx]
  kernel :
    func : full_batch_size_like
    param : [input, shape, value, dtype, input_dim_idx, output_dim_idx]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : full_like
  args : (Tensor x, Scalar value, DataType dtype = DataType::UNDEFINED, Place place = {})
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : CreateLikeInferMeta
    param : [x, dtype]
  kernel :
    func : full_like
    param : [x, value, dtype]
    data_type : dtype > x
    backend : place > x
  data_transform :
    skip_transform : x

- api : gather
  args : (Tensor x, Tensor index, Scalar(int) axis=0)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : GatherInferMeta
  kernel :
    func : gather
    data_type: x
  backward : gather_grad

- api : gather_nd
  args : (Tensor x, Tensor index)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : GatherNdInferMeta
  kernel :
    func : gather_nd
    data_type : x
  backward : gather_nd_grad

- api : gather_tree
  args : (Tensor ids, Tensor parents)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : GatherTreeMeta
  kernel :
    func : gather_tree

- api : gaussian_random
  args : (IntArray shape, float mean, float std, int seed, DataType dtype, Place place={})
  output: Tensor
  infer_meta :
    func : GaussianRandomInferMeta
    param : [shape, mean, std, seed, dtype]
  kernel :
    func : gaussian_random
    param : [shape, mean, std, seed, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : gelu
  args : (Tensor x,  bool approximate)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : gelu
  backward : gelu_grad

- api : graph_send_recv
  args : (Tensor x, Tensor src_index, Tensor dst_index, str pool_type = "SUM", int64_t out_size = 0)
  output : Tensor(out), Tensor(dst_count)
  infer_meta :
    func : GraphSendRecvInferMeta
  kernel :
    func : graph_send_recv
    data_type : x
  intermediate : dst_count
  backward : graph_send_recv_grad

- api : greater_equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : greater_equal

- api : greater_than
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : greater_than

W
Wang Bojun 已提交
986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997
# grid sample
- api : grid_sample
  args : (Tensor x, Tensor grid, str mode, str padding_mode, bool align_corners)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : GridSampleBaseInferMeta
    param : [x, grid]
  kernel:
    func : grid_sample
    data_type : x
  backward : grid_sample_grad

Z
zyfncg 已提交
998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049
- api : group_norm
  args : (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, float epsilon, int groups, str data_layout)
  output : Tensor(y), Tensor(mean), Tensor(variance)
  infer_meta :
    func : GroupNormInferMeta
  kernel :
    func : group_norm
  optional : scale, bias
  intermediate : mean, variance
  backward : group_norm_grad

- api : gumbel_softmax
  args : (Tensor x, float temperature, bool hard, int axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : GumbelSoftmaxInferMeta
  kernel :
    func : gumbel_softmax
  backward : gumbel_softmax_grad

# hard_shrink
- api : hard_shrink
  args : (Tensor x, float threshold)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_shrink
  backward : hard_shrink_grad

# hard_sigmoid
- api : hard_sigmoid
  args : (Tensor x, float slope, float offset)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_sigmoid
  backward : hard_sigmoid_grad

- api : hard_swish
  args : (Tensor x, float threshold = 6.0, float scale = 6.0, float offset = 3.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_swish
  backward : hard_swish_grad

1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061
# hierarchical_sigmoid
- api : hierarchical_sigmoid
  args : (Tensor x, Tensor w, Tensor label, Tensor path, Tensor code, Tensor bias, int num_classes, bool remote_prefetch, int trainer_id, int64_t[] height_sections, str[] epmap, str[] table_names, bool is_sparse)
  output : Tensor(out), Tensor(pre_out), Tensor(w_out)
  infer_meta :
    func : HierarchicalSigmoidInferMeta
  optional: path, code, bias
  kernel :
    func : hierarchical_sigmoid
    data_type : x
  backward : hierarchical_sigmoid_grad

Z
zyfncg 已提交
1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129
# histogram
- api : histogram
  args : (Tensor x, int64_t bins, int min, int max)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : HistogramInferMeta
  kernel :
    func : histogram

- api : huber_loss
  args : (Tensor input, Tensor label, float delta)
  output : Tensor(out), Tensor(residual)
  infer_meta :
    func : HuberLossInferMeta
  kernel :
    func : huber_loss
  backward : huber_loss_grad

- api : imag
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RealAndImagInferMeta
  kernel :
    func : imag
  backward : imag_grad

# increment
- api : increment
  args : (Tensor x, float value)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IncrementInferMeta
  kernel :
    func : increment

- api : index_sample
  args : (Tensor x, Tensor index)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IndexSampleInferMeta
  kernel :
    func : index_sample
    data_type : x
  backward : index_sample_grad

- api : index_select
  args : (Tensor x, Tensor index,  int dim)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IndexSelectInferMeta
  kernel :
    func : index_select
    data_type : x
  backward : index_select_grad

- api : instance_norm
  args : (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, float epsilon)
  output : Tensor(y), Tensor(saved_mean), Tensor(saved_variance)
  infer_meta :
    func : InstanceNormInferMeta
  kernel :
    func : instance_norm
    data_type : x
  optional : scale, bias
  intermediate : saved_mean, saved_variance
  backward : instance_norm_grad

1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138
- api : inverse
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : InverseInferMeta
  kernel :
    func : inverse
  backward : inverse_grad

Z
zyfncg 已提交
1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163
# is_empty
- api : is_empty
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IsEmptyInferMeta
  kernel :
    func : is_empty

- api : isclose
  args : (Tensor x, Tensor y, Scalar rtol, Scalar atol,  bool equal_nan)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ValueCompareInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : isclose

# isfinite
- api : isfinite
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
1164 1165
    func : isfinite {dense -> dense},
           infinite_sr {selected_rows -> selected_rows}
Z
zyfncg 已提交
1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173

# isinf
- api : isinf
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
1174 1175
    func : isinf {dense -> dense},
           isinf_sr {selected_rows -> selected_rows}
Z
zyfncg 已提交
1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183

# isnan
- api : isnan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
1184 1185
    func : isnan {dense -> dense},
           isnan_sr {selected_rows -> selected_rows}
Z
zyfncg 已提交
1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838

- api : kldiv_loss
  args : (Tensor x, Tensor label, str reduction)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : KLDivInferMeta
  kernel :
    func : kldiv_loss
    data_type : x
  backward : kldiv_loss_grad

- api : kron
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : KronInferMeta
  kernel :
    func : kron
  backward : kron_grad

- api : kthvalue
  args : (Tensor x, int k, int axis, bool keepdim)
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : KthvalueInferMeta
  kernel :
    func : kthvalue
  backward : kthvalue_grad

# label_smooth
- api : label_smooth
  args : (Tensor label, Tensor prior_dist, float epsilon)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [label]
  kernel :
    func : label_smooth
    data_type : label
  optional : prior_dist
  backward : label_smooth_grad

- api : layer_norm
  args : (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, float epsilon, int begin_norm_axis, bool is_test)
  output : Tensor(out), Tensor(mean), Tensor(variance)
  infer_meta :
    func : LayerNormInferMeta
  kernel :
    func : layer_norm
    data_type : x
  backward : layer_norm_grad
  optional : scale, bias

# leaky_relu
- api : leaky_relu
  args : (Tensor x, float alpha)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : leaky_relu
  backward : leaky_relu_grad

- api : lerp
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor weight)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : LerpInferMeta
  kernel :
    func : lerp
  backward : lerp_grad

- api : less_equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : less_equal

- api : less_than
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : less_than

- api : linspace
  args : (Tensor start, Tensor stop, Tensor number, DataType dtype)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : LinspaceInferMeta
  kernel :
    func : linspace
    data_type : dtype

- api : log
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log
  backward: log_grad

- api : log10
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log10
  backward: log10_grad

- api : log1p
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log1p
  backward: log1p_grad

- api : log2
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log2
  backward: log2_grad

# log_loss
- api : log_loss
  args : (Tensor input, Tensor label, float epsilon)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : LogLossInferMeta
  kernel :
    func : log_loss
  backward : log_loss_grad

- api : log_softmax
  args : (Tensor x,  int axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMetaCheckAxis
  kernel :
    func : log_softmax
  backward : log_softmax_grad

- api : logcumsumexp
  args : (Tensor x, int axis, bool flatten, bool exclusive, bool reverse)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : CumInferMeta
  kernel :
    func : logcumsumexp
  backward : logcumsumexp_grad

# logical_and
- api : logical_and
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : logical_and

# logical_not
- api : logical_not
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : logical_not

# logical_or
- api : logical_or
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : logical_or

# logical_xor
- api : logical_xor
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : logical_xor

# logit
- api : logit
  args : (Tensor x, float eps = 1e-6f)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : logit
  backward : logit_grad

# logsigmoid
- api : logsigmoid
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : logsigmoid
  backward : logsigmoid_grad

- api : logsumexp
  args : (Tensor x, int64_t[] axis,  bool keepdim,  bool reduce_all)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : LogsumexpInferMeta
  kernel :
    func : logsumexp
  backward : logsumexp_grad

# masked_select
- api : masked_select
  args : (Tensor x, Tensor mask)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MaskedSelectInferMeta
  kernel :
    func : masked_select
    data_type : x
  backward : masked_select_grad

- api : matmul
  args : (Tensor x, Tensor y, bool transpose_x = false, bool transpose_y = false)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MatmulInferMeta
  kernel :
    func : matmul
  backward : matmul_grad

# matrix_power
- api : matrix_power
  args : (Tensor x, int n)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : matrix_power
  backward : matrix_power_grad

- api : matrix_rank
  args : (Tensor x, float tol, bool use_default_tol=true, bool hermitian=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : MatrixRankInferMeta
    param : [x, use_default_tol, hermitian]
  kernel :
    func : matrix_rank

- api : matrix_rank_tol
  args : (Tensor x, Tensor atol_tensor, bool use_default_tol=true, bool hermitian=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : MatrixRankTolInferMeta
  kernel :
    func : matrix_rank_tol

- api : max
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMeta
  kernel :
    func : max
  backward : max_grad

- api : max_pool2d_with_index
  args : (Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive)
  output : Tensor(out), Tensor(mask)
  infer_meta :
    func : MaxPoolWithIndexInferMeta
  kernel :
    func : max_pool2d_with_index
  backward : max_pool2d_with_index_grad

- api : max_pool3d_with_index
  args : (Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive)
  output : Tensor(out), Tensor(mask)
  infer_meta :
    func : MaxPoolWithIndexInferMeta
  kernel :
    func : max_pool3d_with_index
  backward : max_pool3d_with_index_grad

- api : maximum
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : maximum
  backward : maximum_grad

- api : maxout
  args : (Tensor x, int groups, int axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : MaxOutInferMeta
  kernel :
    func : maxout
  backward : maxout_grad

- api : mean
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMeta
  kernel :
    func : mean
  backward : mean_grad

- api : mean_all
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MeanAllInferMeta
  kernel :
    func : mean_all
  backward : mean_all_grad

- api : meshgrid
  args : (Tensor[] inputs)
  output : Tensor[]{inputs.size()}
  infer_meta :
    func : MeshgridInferMeta
  kernel :
    func : meshgrid
  backward : meshgrid_grad

- api : min
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ReduceInferMeta
  kernel :
    func : min
  backward : min_grad

- api : minimum
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : minimum
  backward : minimum_grad

- api : mish
  args : (Tensor x, float lambda)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : mish
  backward : mish_grad

- api : mode
  args : (Tensor x,  int axis,  bool keepdim)
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : ModeInferMeta
  kernel :
    func : mode
  backward : mode_grad

- api : modulo
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : modulo
  backward : modulo_grad

- api : momentum
  args : (Tensor param, Tensor grad, Tensor velocity, Tensor learning_rate, Tensor master_param, float mu, bool use_nesterov = false, str regularization_method = "", float regularization_coeff = 0.0, bool multi_precision = false, float rescale_grad = 1.0f)
  output : Tensor(param_out), Tensor(velocity_out), Tensor(master_param_out)
  invoke : momentum_impl(param, grad, velocity, learning_rate, master_param, mu, use_nesterov, regularization_method, regularization_coeff, multi_precision, rescale_grad)
  optional : master_param

- api : multi_dot
  args : (Tensor[] x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MultiDotInferMeta
  kernel :
    func : multi_dot
  backward : multi_dot_grad

# multinomial
- api : multinomial
  args : (Tensor x, int num_samples, bool replacement)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MultinomialInferMeta
  kernel :
    func : multinomial

- api : multiplex
  args : (Tensor[] ins, Tensor ids)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MultiplexInferMeta
  kernel :
    func : multiplex
    data_type : ins
  backward : multiplex_grad

- api : multiply
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : multiply
  backward : multiply_grad

- api : nll_loss
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor weight, int64_t ignore_index, str reduction)
  output : Tensor(out), Tensor(total_weight)
  infer_meta :
    func : NllLossRawInferMeta
  kernel :
    func : nll_loss
    data_type : input
  optional : weight
  backward : nll_loss_grad

- api : norm
  args : (Tensor x, int axis, float epsilon, bool is_test)
  output : Tensor(out), Tensor(norm)
  infer_meta :
    func : NormInferMeta
  kernel :
    func : norm
  intermediate : norm
  backward : norm_grad

- api : not_equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : not_equal

- api : one_hot
  args : (Tensor x, Scalar(int) num_classes)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : OneHotInferMeta
  kernel :
    func : one_hot

- api : ones_like
  args : (Tensor x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Place place={})
  output : Tensor
  invoke : full_like(x, 1, dtype, place)

- api : p_norm
  args : (Tensor x,  float porder,  int axis,  float epsilon,  bool keepdim,  bool asvector=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : PNormInferMeta
  kernel :
    func : p_norm
  backward : p_norm_grad

# pad
- api : pad
  args : (Tensor x, int[] paddings, float pad_value)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : PadInferMeta
  kernel :
    func : pad
  backward : pad_grad

- api : pad3d
  args : (Tensor x, IntArray paddings, str mode,  float pad_value, str data_format)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : Pad3dInferMeta
  kernel :
    func : pad3d
  backward : pad3d_grad

# pixel_shuffle
- api : pixel_shuffle
  args : (Tensor x, int upscale_factor, str data_format)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : PixelShuffleInferMeta
  kernel :
    func : pixel_shuffle
  backward : pixel_shuffle_grad

- api : pool2d
  args : (Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : PoolInferMeta
  kernel :
    func : pool2d
    use_gpudnn : true
  backward : pool2d_grad

# Used in adaptive_avg_pool2d API
- api : pool2d_gpudnn_unused
  args : (Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : PoolInferMeta
  kernel :
    func : pool2d
    use_gpudnn : false
  backward : pool2d_grad_gpudnn_unused

- api : pool3d
  args : (Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : PoolInferMeta
  kernel :
    func : pool3d
    use_gpudnn : true
  backward : pool3d_grad

- api : pow
  args : (Tensor x, Scalar s)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : pow
  backward : pow_grad

- api : prelu
  args : (Tensor x, Tensor alpha, str data_format, str mode)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : PReluInferMeta
  kernel :
    func : prelu
  backward : prelu_grad

- api : psroi_pool
  args : (Tensor x, Tensor boxes, Tensor boxes_num, int pooled_height, int pooled_width, int output_channels, float spatial_scale)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : PsroiPoolInferMeta
  kernel :
    func : psroi_pool
    data_type : x
  optional : boxes_num
  backward : psroi_pool_grad

# put_along_axis
- api : put_along_axis
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor value, int axis, str reduce)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [index]
  kernel :
    func : put_along_axis
    data_type : x
  backward : put_along_axis_grad

- api : qr
  args : (Tensor x, str mode)
  output : Tensor(q), Tensor(r)
  infer_meta :
    func : QrInferMeta
  kernel :
    func : qr
  # backward : qr_grad

- api : randint
  args : (int low, int high, IntArray shape, DataType dtype=DataType::INT64, Place place={})
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : RandintInferMeta
    param : [low, high, shape, dtype]
  kernel :
    func : randint
    param : [low, high, shape, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : randperm
  args : (int n, DataType dtype, Place place={})
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RandpermInferMeta
    param : [n, dtype]
  kernel :
    func : randperm
    param : [n, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : real
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RealAndImagInferMeta
  kernel :
    func : real
  backward : real_grad

- api : reciprocal
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : reciprocal
  backward : reciprocal_grad

# reduce_prod
- api : reduce_prod
  args : (Tensor x, int64_t[] dims, bool keep_dim, bool reduce_all)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ReduceInferMetaBase
  kernel :
    func : prod_raw
  backward : reduce_prod_grad

- api : relu
  args : (Tensor x)
1839
  output : Tensor(out)
Z
zyfncg 已提交
1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : relu
  inplace : (x -> out)
  backward : relu_grad

1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856
- api : relu6
  args : (Tensor x, float threshold)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : relu6
  backward : relu6_grad

Z
zyfncg 已提交
1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868
- api : reshape
  args : (Tensor x, IntArray shape)
  output : Tensor(out), Tensor(xshape)
  infer_meta :
    func : ReshapeWithXShapeInferMeta
  kernel :
    func : reshape_with_xshape
  inplace : (x -> out)
  view: (x -> out)
  intermediate : xshape
  backward: reshape_grad

W
wanghuancoder 已提交
1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886
- api : reverse
  args : (Tensor x, int[] axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ReverseInferMeta
  kernel :
    func : reverse
  backward : reverse_grad

- api : reverse_array
  args : (Tensor[] x, int[] axis)
  output : Tensor[]{x.size()}
  infer_meta :
    func : ReverseArrayInferMeta
  kernel :
    func : reverse_array
  backward : reverse_array_grad

C
caozhou 已提交
1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897
- api : rmsprop_
  args : (Tensor param, Tensor mean_square, Tensor grad, Tensor moment, Tensor learning_rate, Tensor mean_grad, float epsilon, float decay, float momentum, bool centered)
  output : Tensor(param_out), Tensor(moment_out), Tensor(mean_square_out), Tensor(mean_grad_out)
  infer_meta :
    func : RmspropInferMeta
  kernel :
    func : rmsprop {dense, dense, dense, dense, dense, dense -> dense, dense, dense, dense}
           rmsprop_dense_param_sparse_grad {dense, dense, selected_rows, dense, dense, dense -> dense, dense, dense, dense}
    optional : mean_grad
  inplace : (param -> param_out), (moment -> moment_out), (mean_square -> mean_square_out), (mean_grad -> mean_grad_out)

Z
zyfncg 已提交
1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950
- api : roi_align
  args : (Tensor x, Tensor boxes, Tensor boxes_num, int pooled_height, int pooled_width, float spatial_scale, int sampling_ratio, bool aligned)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RoiAlignInferMeta
  kernel :
    func : roi_align
    data_type : x
  optional : boxes_num
  backward : roi_align_grad

- api : roi_pool
  args : (Tensor x, Tensor boxes, Tensor boxes_num, int pooled_height, int pooled_width, float spatial_scale)
  output : Tensor(out), Tensor(arg_max)
  infer_meta :
    func : RoiPoolInferMeta
  kernel :
    func : roi_pool
    data_type : x
  optional : boxes_num
  intermediate : arg_max
  backward : roi_pool_grad

- api : roll
  args : (Tensor x, IntArray shifts, int64_t[] axis)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : RollInferMeta
  kernel :
    func : roll
  backward : roll_grad

- api : round
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : round
  backward : round_grad

- api : rsqrt
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : rsqrt
  inplace : (x -> out)
  backward : rsqrt_grad

- api : scale
  args : (Tensor x, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale)
1951
  output : Tensor(out)
Z
zyfncg 已提交
1952 1953 1954 1955
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
1956 1957
    func : scale {dense -> dense},
           scale_sr {selected_rows -> selected_rows}
Z
zyfncg 已提交
1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
  inplace : (x -> out)
  backward : scale_grad

- api : scatter
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor updates, bool overwrite)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ScatterInferMeta
    dtype : x
  kernel :
    func : scatter
  backward : scatter_grad

- api : scatter_nd_add
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor updates)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ScatterNdAddInferMeta
    dtype : x
  kernel :
    func : scatter_nd_add
  backward : scatter_nd_add_grad

- api : searchsorted
  args : (Tensor sorted_sequence, Tensor value, bool out_int32, bool right)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : SearchsortedInferMeta
  kernel :
    func : searchsorted
    data_type : sorted_sequence

# segment_pool
- api : segment_pool
  args : (Tensor x, Tensor segment_ids, str pooltype)
  output : Tensor(out), Tensor(summed_ids)
  infer_meta :
    func : SegmentPoolInferMeta
  kernel :
    func : segment_pool
    data_type : x
  backward : segment_pool_grad

# selu
- api : selu
  args : (Tensor x, float scale, float alpha)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : selu
  backward : selu_grad

2012
- api : sgd_
Z
zyfncg 已提交
2013 2014
  args : (Tensor param, Tensor learning_rate, Tensor grad, Tensor master_param, bool multi_precision)
  output : Tensor(param_out), Tensor(master_param_out)
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
  infer_meta :
    func : SgdInferMeta
  kernel :
    func : sgd {dense, dense, dense, dense -> dense, dense},
           sgd_dense_param_sparse_grad {dense, dense, selected_rows, dense -> dense, dense},
           sgd_sparse_param_sparse_grad {selected_rows, dense, selected_rows, selected_rows -> selected_rows, selected_rows}
    data_type : param
  data_transform :
    support_trans_dtype : learning_rate
Z
zyfncg 已提交
2024
  optional : master_param
2025
  inplace : (param -> param_out), (master_param -> master_param_out)
Z
zyfncg 已提交
2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032

- api : shape
  args : (Tensor input)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ShapeInferMeta
  kernel :
2033 2034
    func : shape {dense -> dense},
           shape_sr {selected_rows -> selected_rows}
Z
zyfncg 已提交
2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124
  data_transform:
    skip_transform : input

# shard_index
- api : shard_index
  args : (Tensor in, int index_num, int nshards, int shard_id, int ignore_value)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ShardIndexInferMeta
  kernel :
    func : shard_index

# sigmoid
- api : sigmoid
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sigmoid
  backward : sigmoid_grad

# sigmoid_cross_entropy_with_logits
- api : sigmoid_cross_entropy_with_logits
  args : (Tensor x, Tensor label, bool normalize, int ignore_index)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SigmoidCrossEntropyWithLogitsInferMeta
  kernel :
    func : sigmoid_cross_entropy_with_logits
  backward : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad

- api : sign
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sign

# silu
- api : silu
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : silu
  backward : silu_grad

# sin
- api : sin
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sin
  backward : sin_grad

# sinh
- api : sinh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sinh
  backward : sinh_grad

# size
- api : size
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SizeInferMeta
  kernel :
    func : size
  data_transform:
    skip_transform : x

- api : slice
  args : (Tensor input, int64_t[] axes, IntArray starts, IntArray ends, int64_t[] infer_flags, int64_t[] decrease_axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SliceRawInferMeta
  kernel :
    func : slice
  backward : slice_grad

2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133
- api : slogdet
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : slogdeterminant
  backward : slogdet_grad

Z
zyfncg 已提交
2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154
# soft_shrink
- api : soft_shrink
  args : (Tensor x, float lambda)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : soft_shrink
  backward : soft_shrink_grad

- api : softmax
  args : (Tensor x, int axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SoftmaxInferMeta
  kernel :
    func : softmax
    use_gpudnn : true
  backward : softmax_grad

2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164
- api : spectral_norm
  args : (Tensor weight, Tensor u, Tensor v, int dim, int power_iters, float eps)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SpectralNormInferMeta
  kernel :
    func : spectralnorm
    data_type : weight
  backward : spectral_norm_grad 

Z
zyfncg 已提交
2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188
- api : split
  args : (Tensor x, IntArray num_or_sections, Scalar(int) axis)
  output : Tensor[]
  invoke : split_impl(x, num_or_sections, axis)
  backward : split_grad

- api : sqrt
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sqrt
  backward : sqrt_grad

- api : square
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : square
  backward : square_grad

2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197
- api : squared_l2_norm
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SquaredL2NormInferMeta
  kernel :
    func : squared_l2_norm
  backward : squared_l2_norm_grad

Z
zyfncg 已提交
2198 2199 2200 2201
- api : squeeze
  args : (Tensor x, int[] axes)
  output : Tensor(out), Tensor(xshape)
  infer_meta :
2202
    func : SqueezeWithXShapeInferMeta
Z
zyfncg 已提交
2203
  kernel :
2204
    func : squeeze_with_xshape
Z
zyfncg 已提交
2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245
  view: (x -> out)
  intermediate : xshape
  backward : squeeze_grad

- api : stack
  args : (Tensor[] x, int axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : StackInferMeta
  kernel :
    func : stack
  backward : stack_grad

- api : strided_slice
  args : (Tensor x, int[] axes, IntArray starts, IntArray ends, IntArray strides)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : StridedSliceInferMeta
  kernel :
    func : strided_slice
  backward : strided_slice_grad

- api : subtract
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
    func : subtract
  backward : subtract_grad

- api : sum
  args : (Tensor x, int64_t[] dims={}, DataType out_dtype=DataType::UNDEFINED, bool keep_dim=false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : SumInferMeta
  kernel :
    func : sum
    data_type : x
  backward : sum_grad

2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254
- api : svd
  args : (Tensor x, bool full_metrices)
  output : Tensor(u), Tensor(s), Tensor(vh)
  infer_meta :
    func : SvdInferMeta
  kernel :
    func : svd
  backward : svd_grad

Z
zyfncg 已提交
2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265
# The python API paddle.nn.functional.swish has no `bete` argument, it may be removed later
- api : swish
  args : (Tensor x, float beta=1.0)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : swish
  backward : swish_grad

2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275
# sync_batch_norm
- api : sync_batch_norm
  args : (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, Tensor mean, Tensor variance, float momentum, float epsilon, str data_layout, bool is_test, bool use_global_stats, bool trainable_statistics, bool fuse_with_relu)
  output : Tensor(out), Tensor(mean_out), Tensor(variance_out), Tensor(saved_mean), Tensor(saved_variance), Tensor(reserve_space)
  infer_meta :
    func : BatchNormInferMeta
  kernel :
    func : sync_batch_norm
  backward : sync_batch_norm_grad

Z
zyfncg 已提交
2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317
# take_along_axis
- api : take_along_axis
  args : (Tensor x, Tensor index, int axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [index]
  kernel :
    func : take_along_axis
    data_type : x
  backward : take_along_axis_grad

# tan
- api : tan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tan
  backward : tan_grad

# tanh
- api : tanh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tanh
  backward : tanh_grad

# tanh_shrink
- api : tanh_shrink
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tanh_shrink
  backward : tanh_shrink_grad

C
ccrrong 已提交
2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327
# temporal_shift
- api : temporal_shift
  args : (Tensor x, int seg_num, float shift_ratio, str data_format_str)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TemporalShiftInferMeta
  kernel :
    func : temporal_shift
  backward : temporal_shift_grad

Z
zyfncg 已提交
2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450
# thresholded_relu
- api : thresholded_relu
  args : (Tensor x, float threshold)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : thresholded_relu
  backward : thresholded_relu_grad

# tile
- api : tile
  args : (Tensor x, IntArray repeat_times)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TileInferMeta
  kernel :
    func : tile
  backward : tile_grad

- api : top_k
  args : (Tensor x, Scalar k, int axis = -1, bool largest = true, bool sorted = true)
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : TopKInferMeta
  kernel :
    func : top_k
  backward : top_k_grad

- api : transpose
  args : (Tensor x, int[] axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TransposeInferMeta
  kernel :
    func : transpose
  backward : transpose_grad

- api : triangular_solve
  args : (Tensor x, Tensor y, bool upper, bool transpose, bool unitriangular)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TriangularSolveInferMeta
  kernel :
    func : triangular_solve
  backward : triangular_solve_grad

- api : tril_indices
  args : (int rows, int cols, int offset, DataType dtype, Place place={})
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : TrilIndicesInferMeta
    param : [rows, cols, offset, dtype]
  kernel :
    func : tril_indices
    param : [rows, cols, offset, dtype]
    data_type : dtype
    backend : place

- api : tril_triu
  args : (Tensor x,  int diagonal,  bool lower)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : TrilTriuInferMeta
  kernel :
    func : tril_triu
  backward : tril_triu_grad

# python API: paddle.nn.initializer.TruncatedNormal
- api : truncated_gaussian_random
  args : (int[] shape, float mean, float std, int seed, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place={})
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TruncatedGaussianRandomInferMeta
    param : [shape, mean, std, seed, dtype]
  kernel :
    func : truncated_gaussian_random
    param : [shape, mean, std, seed, dtype]
    backend : place
    data_type : dtype

- api : unbind
  args : (Tensor input, int axis)
  output : Tensor[] {axis<0 ? input.dims()[input.dims().size()+axis]:input.dims()[axis]}
  infer_meta :
    func : UnbindInferMeta
  kernel :
    func : unbind
  backward : unbind_grad

# unfold
- api : unfold
  args : (Tensor x, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnfoldInferMeta
  kernel :
    func : unfold
  backward : unfold_grad

- api : uniform_random
  args : (IntArray shape,  DataType dtype,  float min,  float max,  int seed, Place place={})
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UniformRandomInferMeta
    param: [shape, dtype, min, max, seed]
  kernel :
    func : uniform_random
    param: [shape, dtype, min, max, seed]
    data_type : dtype
    backend : place

# The `axis` argument of Python API paddle.unique is not vector
- api : unique
  args : (Tensor x, bool return_index, bool return_inverse, bool return_counts, int[] axis, DataType dtype=DataType::INT64)
  output : Tensor(out), Tensor(indices), Tensor(inverse), Tensor(counts)
  infer_meta :
    func : UniqueInferMeta
  kernel :
    func : unique
    data_type : x

2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459
- api : unique_consecutive
  args : (Tensor x, bool return_inverse, bool return_counts, int[] axis, int dtype)
  output : Tensor(out), Tensor(index), Tensor(counts)
  infer_meta :
      func : UniqueConsecutiveInferMeta
  kernel :
    func : unique_consecutive
    data_type : x

Z
zyfncg 已提交
2460 2461 2462 2463
- api : unsqueeze
  args : (Tensor x, IntArray axis)
  output : Tensor(out), Tensor(xshape)
  infer_meta :
2464
    func : UnsqueezeWithXShapeInferMeta
Z
zyfncg 已提交
2465
  kernel :
2466
    func : unsqueeze_with_xshape
Z
zyfncg 已提交
2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480
  view: (x -> out)
  intermediate : xshape
  backward : unsqueeze_grad

# viterbi_decode
- api : viterbi_decode
  args : (Tensor input, Tensor transition, Tensor length, bool include_bos_eos_tag)
  output : Tensor(scores), Tensor(path)
  infer_meta :
    func : ViterbiDecodeInferMeta
  kernel :
    func : viterbi_decode
    data_type : input

Z
Zhong Hui 已提交
2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492
- api : warpctc
  args : (Tensor logits, Tensor label, Tensor logits_length, Tensor labels_length, int blank, bool norm_by_times)
  output :  Tensor(loss), Tensor(warpctcgrad)
  infer_meta :
    func : WarpctcInferMeta
  kernel :
    func : warpctc
    data_type: logits
  optional: logits_length, labels_length
  intermediate: warpctcgrad
  backward : warpctc_grad

Z
zyfncg 已提交
2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520 2521 2522 2523 2524
- api : where
  args : (Tensor condition, Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : WhereInferMeta
  kernel :
    func : where
  backward : where_grad

# where_index
- api : where_index
  args : (Tensor condition)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : WhereIndexInferMeta
  kernel :
    func : where_index

# yolo_box
- api : yolo_box
  args : (Tensor x, Tensor img_size, int[] anchors, int class_num, float conf_thresh, int downsample_ratio, bool clip_bbox, float scale_x_y=1.0, bool iou_aware=false, float iou_aware_factor=0.5)
  output : Tensor(boxes), Tensor(scores)
  infer_meta :
    func : YoloBoxInferMeta
  kernel :
    func : yolo_box
    data_type : x

- api : zeros_like
  args : (Tensor x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Place place = {})
  output : Tensor
  invoke : full_like(x, 0, dtype, place)
2525

2526 2527 2528 2529 2530 2531 2532 2533
- api: broadcast_tensors
  args: (Tensor[] x)
  output: Tensor[]{x.size()}
  infer_meta:
    func: BroadcastTensorsInferMeta
  kernel:
    func: broadcast_tensors
  backward: broadcast_tensors_grad
2534 2535 2536 2537 2538 2539 2540 2541 2542
  
# dirichlet
- api: dirichlet
  args: (Tensor alpha)
  output: Tensor
  infer_meta:
    func: DirichletInferMeta
  kernel:
    func: dirichlet
2543

2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552
# eig
- api: eig
  args: (Tensor x)
  output: Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  infer_meta:
    func: EigInferMeta
  kernel:
    func: eig
  backward: eig_grad