api.yaml 11.2 KB
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1
- api : add
Z
zyfncg 已提交
2
  args : (Tensor x, Tensor y)
3
  output : Tensor
4
  infer_meta :
5 6
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
7
    func : add
H
hong 已提交
8
  backward : add_grad
9 10

- api : cast
Z
zyfncg 已提交
11
  args : (Tensor x, DataType out_dtype)
12
  output : Tensor
13
  infer_meta :
14 15 16
    func : CastInferMeta
  kernel :
    func : cast
17
    param : [x, out_dtype]
18
    data_type : x
Z
zhangbo9674 已提交
19
  backward : cast_grad
20

21 22

- api : concat
23
  args : (Tensor[] x, Scalar(int64_t) axis)
24 25 26
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : ConcatInferMeta
27
    param : [x, axis]
28 29 30
  kernel :
    func : concat

31
- api : conj
Z
zyfncg 已提交
32
  args : (Tensor x)
33 34 35 36 37 38
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : conj

39
- api : copy_to
40
  args : (Tensor x, Place place, bool blocking)
41
  output : Tensor
42
  invoke : copy_to_impl(x, place, blocking)
43

44
- api : divide
Z
zyfncg 已提交
45
  args : (Tensor x, Tensor y)
46
  output : Tensor
47
  infer_meta :
48 49
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
50
    func : divide
H
hong 已提交
51
  backward : divide_grad
52 53

- api : dot
Z
zyfncg 已提交
54
  args : (Tensor x, Tensor y)
55
  output : Tensor
56
  infer_meta :
57
    func : DotInferMeta
58
  kernel :
59 60
    func : dot

61
- api : empty
62
  args : (ScalarArray shape, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place=CPUPlace())
63
  output: Tensor
64
  infer_meta :
65
    func : CreateInferMeta
66
    param : [shape, dtype]
67
  kernel :
68
    func : empty
69
    param : [shape, dtype]
70 71
    data_type : dtype
    backend : place
72

73
- api : empty_like
74
  args : (Tensor x, DataType dtype = DataType::UNDEFINED, Place place = {})
75
  output: Tensor
76
  infer_meta :
77
    func : CreateLikeInferMeta
78
    param : [x, dtype]
79
  kernel :
80
    func : empty_like
81
    param : [x, dtype]
82 83 84
    data_type : dtype > x
    backend : place > x

85
- api : flatten
Z
zyfncg 已提交
86
  args : (Tensor x, int start_axis, int stop_axis)
87
  output : Tensor
88
  infer_meta :
89
    func : FlattenInferMeta
90
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
91
    func : flatten
92 93

- api : full
94
  args : (ScalarArray shape, Scalar value, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Place place=CPUPlace())
95
  output: Tensor
96
  infer_meta :
Z
zyfncg 已提交
97
    func : CreateInferMeta
98
    param : [shape, dtype]
99
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
100
    func : full
101
    param : [shape, value, dtype]
102 103
    data_type : dtype
    backend : place
104

105
- api : full_like
106
  args : (Tensor x, Scalar value, DataType dtype = DataType::UNDEFINED, Place place = {})
107
  output: Tensor
108
  infer_meta :
Z
zyfncg 已提交
109
    func : CreateLikeInferMeta
110
    param : [x, dtype]
111
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
112
    func : full_like
113
    param : [x, value, dtype]
114 115 116 117
    data_type : dtype > x
    backend : place > x

- api : matmul
Z
zyfncg 已提交
118
  args : (Tensor x, Tensor y, bool transpose_x = false, bool transpose_y = false)
119
  output : Tensor
120
  infer_meta :
121
    func : MatmulInferMeta
122
  kernel :
123
    func : matmul
124
  backward : matmul_grad
125 126

- api : mean
127
  args : (Tensor x, int64_t[] axis={}, bool keep_dim=false)
128
  output : Tensor
129
  infer_meta :
130
    func : ReduceInferMeta
131
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
132
    func : mean
133 134

- api : multiply
Z
zyfncg 已提交
135
  args : (Tensor x, Tensor y)
136
  output : Tensor
137
  infer_meta :
138 139
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
140
    func : multiply
H
hong 已提交
141
  backward : multiply_grad
142 143

- api : ones_like
144
  args : (Tensor x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Place place={})
145
  output : Tensor
146
  invoke : full_like(x, 1, dtype, place)
147

F
From00 已提交
148 149 150 151 152 153 154 155
- 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

156
- api : reshape
Z
zyfncg 已提交
157
  args : (Tensor x, ScalarArray shape)
158
  output : Tensor(out)
159
  infer_meta :
160
    func : ReshapeInferMeta
161
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
162
    func : reshape
163
  inplace : (x -> out)
164

Y
YuanRisheng 已提交
165 166 167 168 169 170 171 172
- api : relu
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : relu
  inplace : (x -> out)
173
  backward: relu_grad
Y
YuanRisheng 已提交
174

175
- api : scale
Z
zyfncg 已提交
176
  args : (Tensor x, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale)
177
  output : Tensor
178
  infer_meta :
179 180 181
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
182
    func : scale, scale_sr
183
  inplace : (x -> out)
184

185
- api : sign
Z
zyfncg 已提交
186
  args : (Tensor x)
187 188 189 190 191 192
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sign

193 194 195 196 197 198 199 200
- api : softmax
  args : (Tensor x, int axis)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SoftmaxInferMeta
  kernel :
    func : sotfmax

201
- api : split
202
  args : (Tensor x, ScalarArray num_or_sections, Scalar(int) axis)
203 204 205
  output : Tensor[]
  invoke : split_impl(x, num_or_sections, axis)

206
- api : subtract
Z
zyfncg 已提交
207
  args : (Tensor x, Tensor y)
208
  output : Tensor
209
  infer_meta :
210 211
    func : ElementwiseInferMeta
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
212
    func : subtract
H
hong 已提交
213
  backward : subtract_grad
214 215

- api : sum
216
  args : (Tensor x, int64_t[] axis={}, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, bool keep_dim=false)
217
  output : Tensor
218
  infer_meta :
219
    func : SumInferMeta
220
  kernel :
Y
YuanRisheng 已提交
221
    func : sum
222
    data_type : x
223 224

- api : zeros_like
225
  args : (Tensor x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Place place = {})
226
  output : Tensor
227
  invoke : full_like(x, 0, dtype, place)
H
hong 已提交
228

H
hong 已提交
229 230

- api : one_hot
231
  args : (Tensor x, Scalar(int) num_classes)
H
hong 已提交
232 233 234 235 236
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : OneHotInferMeta
  kernel :
    func : one_hot
237

H
hong 已提交
238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282
- api : digamma
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : digamma
  backward : digamma_grad

- api : abs
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : abs
  backward : abs_grad

- api : trunc
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : trunc
  backward : trunc_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 : diagonal
  args : (Tensor x, int offset, int axis1, int axis2)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagonalInferMeta
  kernel :
    func : diagonal
  backward : diagonal_grad
H
hong 已提交
283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373

- 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

- api : diag
  args : (Tensor x, int offset, float padding_value)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagInferMeta
  kernel :
    func : diag

# - api : pixel_shuffle
#   args : (Tensor x, int upscale_factor, const std::string& data_format)
#   output : Tensor
#   infer_meta :
#     func : PixelShuffleInferMeta
#   kernel :
#     func : pixel_shuffle

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

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

- 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
H
hong 已提交
374

H
hong 已提交
375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429


- api : where
  args : (Tensor condition, Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : WhereInferMeta
  kernel :
    func : where
  backward : where_grad


# BilinearTensorProductInferMeta

# BroadcastTensorsInferMeta

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

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

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

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

- api : equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : equal
H
hong 已提交
430

H
hong 已提交
431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543
- api : not_equal
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CompareInferMeta
  kernel :
    func : not_equal

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


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


- 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 : cross
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = 9)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CrossInferMeta
  kernel :
    func : cross
  backward : cross_grad


- api : atan2
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : Atan2InferMeta
  kernel :
    func : atan2
  backward : atan2_grad


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


- api : dist
  args : (Tensor x, Tensor y, float p)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DistInferMeta
  kernel :
    func : dist
  # backward : dist_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 : mv
  args : (Tensor x, Tensor vec)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MvInferMeta
  kernel :
    func : mv
  backward : mv_grad
H
hong 已提交
544 545 546



H
hong 已提交
547

H
hong 已提交
548 549 550 551 552 553 554 555 556 557
#  =================================== sep0


#  =================================== sep1


#  =================================== sep2


#  =================================== sep3