ops.yaml

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

- op : bernoulli
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : bernoulli

- op : cholesky
  args : (Tensor x, bool upper=false)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CholeskyInferMeta
  kernel :
    func : cholesky
  backward : cholesky_grad

- op : cholesky_solve
  args : (Tensor x, Tensor y, bool upper=false)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CholeskySolveInferMeta
  kernel :
    func : cholesky_solve
  backward : cholesky_solve_grad

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

- op : diag
  args : (Tensor x, int offset = 0, float padding_value = 0.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagInferMeta
  kernel :
    func : diag
  backward : diag_grad

- op : diagonal
  args : (Tensor x, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagonalInferMeta
  kernel :
    func : diagonal
  backward : diagonal_grad

- op : digamma
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : digamma
  backward : digamma_grad

- op : dist
  args : (Tensor x, Tensor y, float p = 2.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DistInferMeta
  kernel :
    func : dist
  backward : dist_grad

- op : dot
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DotInferMeta
  kernel :
    func : dot
    data_type : x
  backward : dot_grad

- op : erf
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : erf
  backward : erf_grad

- op : erfinv
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : erfinv
  inplace : (x -> out)
  backward : erfinv_grad

- op : fft_c2c
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTC2CInferMeta
  kernel :
    func : fft_c2c
  backward : fft_c2c_grad

- op : fft_c2r
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, int64_t last_dim_size=0L)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTC2RInferMeta
  kernel :
    func : fft_c2r
  backward : fft_c2r_grad

- op : fft_r2c
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, bool onesided)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTR2CInferMeta
  kernel :
    func : fft_r2c
  backward : fft_r2c_grad

- op : graph_send_uv
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor src_index, Tensor dst_index, str message_op = "ADD")
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : GraphSendUVInferMeta
  kernel :
    func : graph_send_uv
    data_type : x
  backward : graph_send_uv_grad

- op : lgamma
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : lgamma
  backward : lgamma_grad

- op : mv
  args : (Tensor x, Tensor vec)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MvInferMeta
  kernel :
    func : mv
  backward : mv_grad

- op : poisson
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : poisson
  backward : poisson_grad

- op : solve
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SolveInferMeta
  kernel :
    func : solve
    data_type : x
  backward : solve_grad

- op : trace
  args : (Tensor x, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TraceInferMeta
  kernel :
    func : trace
  backward : trace_grad

- op : trunc
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : trunc
  backward : trunc_grad