backward.yaml 22.8 KB
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1 2 3 4
- backward_api : abs_grad
  forward : abs (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
5
  infer_meta :
6
    func : UnchangedInferMeta
7
    param : [x]
8
  kernel :
9
    func : abs_grad
10 11
  data_transform:
    skip_transform : out_grad
12

13 14 15 16
- backward_api : acos_grad
  forward : acos (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
17
  infer_meta :
18 19
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
20
  kernel :
21
    func : acos_grad
22

23 24 25
- backward_api : acosh_grad
  forward : acosh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
26
  output : Tensor(x_grad)
27 28 29 30 31
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : acosh_grad
32

H
hong 已提交
33 34
- backward_api : add_grad
  forward : add (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
H
hong 已提交
35
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
H
hong 已提交
36 37 38 39 40 41
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : add_grad
42
  no_need_buffer : x, y
H
hong 已提交
43

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86
- backward_api : addmm_grad
  forward : scatter (Tensor input, Tensor x, Tensor y, float alpha, float beta) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, float alpha, float beta)
  output : Tensor(input_grad), Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralTernaryGradInferMeta
    param : [input, x, y]
  kernel :
    func : addmm_grad

- backward_api : argsort_grad
  forward : argsort (Tensor x, int axis, bool descending) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor indices, Tensor x, Tensor out_grad, int axis, bool descending)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : argsort_grad

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

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

- backward_api : atan2_grad
  forward : cross (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
87 88 89 90 91
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
92
    func : atan2_grad
H
hong 已提交
93

94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157
- backward_api : atan_grad
  forward : atan (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : atan_grad

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

- backward_api : bce_loss_grad
  forward : bce_loss (Tensor input, Tensor label) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor out_grad)
  output : Tensor(input_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [input]
  kernel :
    func : bce_loss_grad

- backward_api : brelu_grad
  forward : brelu (Tensor x, float t_min, float t_max) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float t_min, float t_max)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : brelu_grad

- backward_api : cast_grad
  forward : cast (Tensor x, DataType out_dtype) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : cast_grad
    data_type : out_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 (Tensor x, Tensor y, bool upper) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
H
hong 已提交
158 159 160 161 162
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223
    func : cholesky_solve_grad

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

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

- 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

- 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
H
hong 已提交
224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234

- backward_api : divide_grad
  forward : divide (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : divide_grad

235 236 237 238 239 240 241 242 243
- backward_api : eigh_grad
  forward : eigh (Tensor x, str uplo) -> Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  args : (Tensor out_w, Tensor out_v, Tensor out_w_grad, Tensor out_v_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_v]
  kernel :
    func : eigh_grad
H
hong 已提交
244

245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359
- backward_api : elu_grad
  forward : elu (Tensor x, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : elu_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 : erfinv_grad
  forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : erfinv_grad

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

- backward_api : hard_shrink_grad
  forward : hard_shrink (Tensor x, float threshold) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float threshold)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_shrink_grad

- backward_api : hard_sigmoid_grad
  forward : hard_sigmoid (Tensor x, float slope, float offset) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, float slope, float offset)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : hard_sigmoid_grad

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

- backward_api : label_smooth_grad
  forward : label_smooth (Tensor label, Tensor prior_dist, float epsilon) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad, float epsilon)
  output : Tensor(label_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : label_smooth_grad
  optional : prior_dist

- backward_api : leaky_relu_grad
  forward : leaky_relu (Tensor x, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : leaky_relu_grad

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

- backward_api : log_loss_grad
  forward : log_loss (Tensor input, Tensor label, float epsilon) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor out_grad, float epsilon)
  output : Tensor(input_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [input]
  kernel :
    func : log_loss_grad

- backward_api : logsigmoid_grad
  forward : logsigmoid (Tensor x) -> Tensor(out)
H
hong 已提交
360 361 362
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : logsigmoid_grad

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

- backward_api : matmul_double_grad
380 381 382
  forward : matmul_grad (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false) -> Tensor(grad_x), Tensor(grad_y)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, Tensor grad_x_grad, Tensor grad_y_grad, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad), Tensor(grad_out_grad)
383 384
  infer_meta :
    func : GeneralTernaryGradInferMeta
385
    param : [x, y, grad_out]
386 387
  kernel :
    func : matmul_double_grad
388
  optional : grad_x_grad, grad_y_grad
389 390 391 392 393 394 395 396 397 398

- backward_api : matmul_grad
  forward : matmul (Tensor x, Tensor y, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : matmul_grad
399
  backward : matmul_double_grad
400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410

- backward_api : matrix_power_grad
  forward : matrix_power (Tensor x, int n) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int n)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : matrix_power_grad

411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421
- backward_api : modulo_grad
  forward : add (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : modulo_grad
  no_need_buffer : x, y

422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438
- backward_api : multiply_grad
  forward : multiply (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : multiply_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]
H
hong 已提交
439
  kernel :
440
    func : mv_grad
H
hong 已提交
441

442 443 444 445
- backward_api : nll_loss_grad
  forward : nll_loss (Tensor x, Tensor label, Tensor weight, int64_t ignore_index, str reduction) -> Tensor(out), Tensor(total_weight)
  args : (Tensor x, Tensor label,  Tensor weight, Tensor total_weight, Tensor out_grad, int64_t ignore_index, str reduction)
  output : Tensor (x_grad)
H
hong 已提交
446 447 448 449
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
450 451 452
    func : nll_loss_grad
    data_type : out_grad
  optional : weight
H
hong 已提交
453

454 455 456
- backward_api : psroi_pool_grad
  forward : psroi_pool (Tensor x, Tensor rois, Tensor rois_num, int pooled_weight, int pooled_width, int output_channels, float spatial_scale ) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor rois, Tensor rois_num, Tensor out_grad, int pooled_weight, int pooled_width, int output_channels, float spatial_scale)
457 458 459 460 461
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
462 463 464 465 466 467 468 469
    func : psroi_pool_grad
  optional : rois_num

# output is optional
- backward_api : put_along_axis_grad
  forward : put_along_axis (Tensor x, Tensor index, Tensor value, int axis, str reduce) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad, int axis, str reduce)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(value_grad)
H
hong 已提交
470
  infer_meta :
471 472
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, index]
H
hong 已提交
473
  kernel :
474
    func : put_along_axis_grad
H
hong 已提交
475

476 477 478 479 480 481 482 483 484 485
- backward_api : reciprocal_grad
  forward : reciprocal (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : reciprocal_grad

486 487 488 489 490 491 492 493 494 495
- backward_api : relu_double_grad
  forward : relu_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
  args : (Tensor out, Tensor grad_x_grad)
  output : Tensor(out_grad), Tensor(grad_out_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [out, out]
  kernel :
    func : relu_double_grad

496 497 498
- backward_api : relu_grad
  forward : relu (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
499 500 501
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
502
    param : [out]
H
hong 已提交
503
  kernel :
504
    func : relu_grad
505
  backward: relu_double_grad
H
hong 已提交
506

507
- backward_api : reshape_grad
508
  forward : reshape_with_xshape (Tensor x, IntArray shape) -> Tensor(out), Tensor(xshape)
509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520
  args : (Tensor xshape, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : KernelWithXShapeInferMeta
    param : [xshape]
  kernel :
    func : reshape_grad
    param : [out_grad]
    data_type: out_grad
    backend: out_grad
    layout: out_grad

521 522 523
- backward_api : scale_grad
  forward : scale (Tensor x, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad, Scalar scale, float bias=0.0, bool bias_after_scale=true)
H
hong 已提交
524
  output : Tensor(x_grad)
525
  invoke : scale(out_grad, scale, bias, bias_after_scale)
H
hong 已提交
526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546

- backward_api : scatter_grad
  forward : scatter (Tensor x, Tensor index, Tensor updates, bool overwrite) -> Tensor(out)
  args : (Tensor index, Tensor updates, Tensor out_grad, bool overwrite)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(updates_grad)
  infer_meta :
    func : ScatterGradInferMeta
    param : [index, updates, out_grad, overwrite]
  kernel :
    func : scatter_grad

- backward_api : scatter_nd_add_grad
  forward : scatter (Tensor x, Tensor index, Tensor updates) -> Tensor(out)
  args : (Tensor index, Tensor updates, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(updates_grad)
  infer_meta :
    func : ScatterNdAddGradInferMeta
    param : [index, updates, out_grad]
  kernel :
    func : scatter_nd_grad

547 548 549 550
- backward_api : segment_pool_grad
  forward : segment_pool (Tensor x, Tensor segment_ids, str pooltype) -> Tensor(out), Tensor(summed_ids)
  args : (Tensor x, Tensor segment_ids, Tensor out, Tensor summed_ids, Tensor out_grad, str pooltype)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
551
  infer_meta :
552 553
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
554
  kernel :
555
    func : segment_pool_grad
H
hong 已提交
556

557 558 559 560
- backward_api : selu_grad
  forward : selu (Tensor x, float scale, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, float scale, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
561
  infer_meta :
562 563
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
H
hong 已提交
564
  kernel :
565
    func : selu_grad
H
hong 已提交
566

567 568 569 570 571 572 573 574 575
- backward_api : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
  forward : sigmoid_cross_entropy_with_logits (Tensor x, Tensor label, bool normalize, int ignore_index) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor label, Tensor out_grad, bool normalize, int ignore_index)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
H
hong 已提交
576

577 578 579 580 581 582 583 584 585
- backward_api : sigmoid_grad
  forward : sigmoid (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : sigmoid_grad
H
hong 已提交
586

587 588 589
- backward_api : silu_grad
  forward : silu (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
590 591 592 593 594
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
595
    func : silu_grad
H
hong 已提交
596

597 598 599 600
- backward_api : sin_grad
  forward : sin (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
601
  infer_meta :
602 603
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
604
  kernel :
605
    func : sin_grad
H
hong 已提交
606

607 608 609 610
- backward_api : sinh_grad
  forward : sinh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
611
  infer_meta :
612 613
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
614
  kernel :
615
    func : sinh_grad
H
hong 已提交
616

617 618 619 620
- backward_api : soft_shrink_grad
  forward : soft_shrink (Tensor x, float lambda) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float lambda)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
621 622
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
623
    param : [x]
H
hong 已提交
624
  kernel :
625
    func : soft_shrink_grad
H
hong 已提交
626

627 628 629 630 631 632 633 634 635
- backward_api : softmax_grad
  forward : softmax (Tensor x, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : softmax_grad
H
hong 已提交
636

637
- backward_api : split_grad
638
  forward : split (Tensor x, IntArray num_or_sections, Scalar axis) -> Tensor[](out)
639 640 641 642
  args : (Tensor[] out_grad, Scalar axis)
  output : Tensor(x_grad)
  invoke : concat( out_grad, axis)
# TODO(zhangyunfei) The config of double grad and triple grad will be supported in the future.
H
hong 已提交
643

644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663
- backward_api : sqrt_grad
  forward : sqrt (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : sqrt_grad

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

664 665 666 667 668 669 670 671 672 673
- backward_api : strided_slice_grad
  forward : strided_slice (Tensor x, int[] axes, IntArray starts, IntArray ends, IntArray strides) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int[] axes, IntArray starts, IntArray ends, IntArray strides)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralUnaryGradInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : strided_slice_grad

674 675 676 677 678 679 680 681 682
- backward_api : subtract_grad
  forward : subtract (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : subtract_grad
H
hong 已提交
683

684 685 686 687 688 689 690 691 692
- backward_api : take_along_axis_grad
  forward : take_along_axis (Tensor x, Tensor index, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : take_along_axis_grad
H
hong 已提交
693

694 695 696
- backward_api : tan_grad
  forward : tan (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
697 698 699 700 701
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
702
    func : tan_grad
H
hong 已提交
703

704 705 706 707
- backward_api : tanh_grad
  forward : tanh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
708
  infer_meta :
709 710
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
H
hong 已提交
711
  kernel :
712
    func : tanh_grad
H
hong 已提交
713

714 715
- backward_api : tanh_shrink_grad
  forward : tanh_shrink (Tensor x) -> Tensor(out)
Z
zhangbo9674 已提交
716 717 718 719 720 721
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
722
    func : tanh_shrink_grad
H
hong 已提交
723

724 725 726 727 728 729 730 731 732
- backward_api : thresholded_relu_grad
  forward : thresholded_relu (Tensor x, float threshold) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float threshold)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : thresholded_relu_grad
H
hong 已提交
733

734
- backward_api : tile_grad
735 736
  forward : tile (Tensor x, IntArray repeat_times) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, IntArray repeat_times)
737 738 739 740 741 742
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : tile_grad
H
hong 已提交
743

744 745 746 747 748 749 750 751 752 753
- backward_api : top_k_grad
  forward : top_k (Tensor x, Scalar k, int axis = -1, bool largest = true, bool sorted = true) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor x, Tensor indices, Tensor out_grad, Scalar k = -1, int axis = -1, bool largest = true, bool sorted = true)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : top_k_grad

754 755 756 757 758 759 760 761 762
- 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
H
hong 已提交
763

764 765 766 767 768 769 770 771 772
- backward_api : transpose_grad
  forward : transpose (Tensor x, int[] axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad, int[] axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : TransposeGradInferMeta
    param : [out_grad, axis]
  kernel :
    func : transpose_grad
H
hong 已提交
773

774 775 776 777 778 779 780 781 782
- 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
H
hong 已提交
783

784 785 786 787 788 789 790 791 792
- backward_api : unfold_grad
  forward : unfold (Tensor x, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : unfold_grad
H
hong 已提交
793

794 795 796 797 798 799 800 801 802
- backward_api : where_grad
  forward : where (Tensor condition, Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor condition, Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : where_grad