backward.yaml

- backward_api : atan2_grad
  forward : atan2 (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : atan2_grad

- backward_api : cholesky_grad
  forward : cholesky (Tensor x, bool upper) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : cholesky_grad

- backward_api : cholesky_solve_grad
  forward : cholesky_solve (Tensor x, Tensor y, bool upper) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : cholesky_solve_grad

- backward_api : cross_grad
  forward : cross (Tensor x, Tensor y, int axis = 9) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : cross_grad
    data_type : out_grad

- backward_api : diag_grad
  forward : diag (Tensor x, int offset, float padding_value) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : diag_grad
    data_type : out_grad
  no_need_buffer : x

- backward_api : diagonal_grad
  forward : diagonal (Tensor x, int offset, int axis1, int axis2) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : diagonal_grad
    data_type : out_grad
  no_need_buffer : x

- backward_api : digamma_grad
  forward : digamma (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : digamma_grad

- backward_api : dist_grad
  forward : dist (Tensor x, Tensor y, float p) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, float p)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : dist_grad

- backward_api : dot_grad
  forward : dot (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : dot_grad
    data_type : out_grad

- backward_api : erf_grad
  forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : erf_grad
    data_type : out_grad

- backward_api : mv_grad
  forward : mv (Tensor x, Tensor vec) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor vec, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(vec_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, vec]
  kernel :
    func : mv_grad

- backward_api : poisson_grad
  forward : poisson (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : poisson_grad

- backward_api : trace_grad
  forward : trace (Tensor x, int offset, int axis1, int axis2) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset, int axis1, int axis2)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : trace_grad
    data_type : out_grad
  no_need_buffer : x

- backward_api : trunc_grad
  forward : trunc (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : trunc_grad