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3d56d419
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5月 30, 2022
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pangyoki
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5月 30, 2022
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add backward inplace api (#42965)
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1 changed file
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47 addition
and
0 deletion
+47
-0
python/paddle/utils/code_gen/backward.yaml
python/paddle/utils/code_gen/backward.yaml
+47
-0
未找到文件。
python/paddle/utils/code_gen/backward.yaml
浏览文件 @
3d56d419
...
...
@@ -32,6 +32,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
acos_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
acosh_grad
forward
:
acosh (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -42,6 +43,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
acosh_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
add_double_grad
forward
:
add_grad (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, int axis = -1) -> Tensor(grad_x), Tensor(grad_y)
...
...
@@ -115,6 +117,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
asin_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
asinh_grad
forward
:
asinh (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -125,6 +128,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
asinh_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
assign_grad
forward
:
assign (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -134,6 +138,7 @@
func
:
UnchangedInferMeta
kernel
:
func
:
assign
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
assign_out__grad
forward
:
assign_out_ (Tensor x, Tensor output) -> Tensor(out)
...
...
@@ -143,6 +148,7 @@
func
:
UnchangedInferMeta
kernel
:
func
:
assign
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
atan2_grad
forward
:
atan2 (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
...
...
@@ -163,6 +169,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
atan_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
atanh_grad
forward
:
atanh (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -173,6 +180,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
atanh_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
batch_norm_double_grad
forward
:
batch_norm_grad (Tensor x, Tensor scale, Tensor bias, Tensor out_mean, Tensor out_variance, Tensor saved_mean, Tensor saved_variance, Tensor reserve_space, Tensor grad_out, float momentum, float epsilon, str data_layout, bool is_test, bool use_global_stats, bool trainable_statistics, bool fuse_with_relu) -> Tensor(grad_x), Tensor(grad_scale), Tensor(grad_bias)
...
...
@@ -208,6 +216,7 @@
param
:
[
input
]
kernel
:
func
:
bce_loss_grad
inplace
:
(out_grad -> input_grad)
-
backward_api
:
brelu_grad
forward
:
brelu (Tensor x, float t_min, float t_max) -> Tensor(out)
...
...
@@ -218,6 +227,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
brelu_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
cast_grad
forward
:
cast (Tensor x, DataType out_dtype) -> Tensor(out)
...
...
@@ -240,6 +250,7 @@
param
:
[
out_grad
]
kernel
:
func
:
ceil_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
celu_double_grad
forward
:
celu_grad(Tensor x, Tensor grad_out, float alpha) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -261,6 +272,7 @@
kernel
:
func
:
celu_grad
backward
:
celu_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
cholesky_grad
forward
:
cholesky (Tensor x, bool upper) -> Tensor(out)
...
...
@@ -302,6 +314,7 @@
kernel
:
func
:
clip_grad
backward
:
clip_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
concat_double_grad
forward
:
concat_grad (Tensor[] x, Tensor grad_out, Scalar axis) -> Tensor[](grad_x)
...
...
@@ -394,6 +407,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
cos_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
cosh_grad
forward
:
cosh (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -404,6 +418,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
cosh_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
cross_entropy_with_softmax_grad
forward
:
cross_entropy_with_softmax (Tensor input, Tensor label, bool soft_label, bool use_softmax, bool numeric_stable_mode, int ignore_index, int axis) -> Tensor(softmax), Tensor(loss)
...
...
@@ -592,6 +607,7 @@
kernel
:
func
:
elu_grad
backward
:
elu_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
erf_grad
forward
:
erf (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -623,6 +639,7 @@
param
:
[
out
]
kernel
:
func
:
exp_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
expand_as_grad
forward
:
expand_as (Tensor x, Tensor y, int[] target_shape) -> Tensor(out)
...
...
@@ -665,6 +682,7 @@
param
:
[
out
]
kernel
:
func
:
expm1_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
flatten_grad
forward
:
flatten(Tensor x, int start_axis, int stop_axis) -> Tensor(out), Tensor(xshape)
...
...
@@ -699,6 +717,7 @@
param
:
[
out_grad
]
kernel
:
func
:
floor_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
fmax_grad
forward
:
fmax(Tensor x, Tensor y, int axis) -> Tensor(out)
...
...
@@ -794,6 +813,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
hard_shrink_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
hard_sigmoid_grad
forward
:
hard_sigmoid (Tensor x, float slope, float offset) -> Tensor(out)
...
...
@@ -804,6 +824,7 @@
param
:
[
out
]
kernel
:
func
:
hard_sigmoid_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
hard_swish_grad
forward
:
hard_swish (Tensor x, float threshold = 6.0, float scale = 6.0, float offset = 3.0) -> Tensor(out)
...
...
@@ -814,6 +835,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
hard_swish_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
huber_loss_grad
forward
:
huber_loss (Tensor input, Tensor label, float delta) -> Tensor(out), Tensor(residual)
...
...
@@ -930,6 +952,7 @@
kernel
:
func
:
leaky_relu_grad
backward
:
leaky_relu_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
lerp_grad
forward
:
lerp (Tensor x, Tensor y, Tensor weight) -> Tensor(out)
...
...
@@ -960,6 +983,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
log10_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
log1p_grad
forward
:
log1p (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -970,6 +994,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
log1p_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
log2_grad
forward
:
log2 (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -980,6 +1005,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
log2_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
log_double_grad
forward
:
log_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1001,6 +1027,7 @@
kernel
:
func
:
log_grad
backward
:
log_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
log_loss_grad
forward
:
log_loss (Tensor input, Tensor label, float epsilon) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1041,6 +1068,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
logsigmoid_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
logsumexp_grad
forward
:
logsumexp(Tensor x, int64_t[] axis, bool keepdim, bool reduce_all) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1222,6 +1250,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
mish_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
mode_grad
forward
:
mode(Tensor x, int axis, bool keepdim) -> Tensor(out), Tensor(indices)
...
...
@@ -1451,6 +1480,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
pow_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
prelu_grad
forward
:
prelu(Tensor x, Tensor alpha, str data_format, str mode) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1500,6 +1530,7 @@
param
:
[
out
]
kernel
:
func
:
reciprocal_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
reduce_prod_grad
forward
:
reduce_prod (Tensor x, int64_t[] dims, bool keep_dim, bool reduce_all) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1531,6 +1562,7 @@
kernel
:
func
:
relu_grad
backward
:
relu_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
reshape_double_grad
forward
:
reshape_grad (Tensor xshape, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1605,6 +1637,7 @@
param
:
[
out_grad
]
kernel
:
func
:
round_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
rsqrt_double_grad
forward
:
rsqrt_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1626,6 +1659,7 @@
kernel
:
func
:
rsqrt_grad
backward
:
rsqrt_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
scale_double_grad
forward
:
scale_grad (Tensor grad_out, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1701,6 +1735,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
sigmoid_double_grad
forward
:
sigmoid_grad (Tensor out, Tensor fwd_grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1723,6 +1758,7 @@
kernel
:
func
:
sigmoid_grad
backward
:
sigmoid_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
sigmoid_triple_grad
forward
:
sigmoid_double_grad (Tensor out, Tensor fwd_grad_out, Tensor grad_grad_x) -> Tensor(grad_out), Tensor(grad_grad_out)
...
...
@@ -1744,6 +1780,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
silu_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
sin_grad
forward
:
sin (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1754,6 +1791,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
sin_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
sinh_grad
forward
:
sinh (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1764,6 +1802,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
sinh_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
slice_grad
forward
:
slice (Tensor input, int64_t[] axes, IntArray starts, IntArray ends, int64_t[] infer_flags, int64_t[] decrease_axis) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1785,6 +1824,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
soft_shrink_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
softmax_grad
forward
:
softmax (Tensor x, int axis) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1824,6 +1864,7 @@
kernel
:
func
:
sqrt_grad
backward
:
sqrt_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
square_double_grad
forward
:
square_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1845,6 +1886,7 @@
kernel
:
func
:
square_grad
backward
:
square_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
squeeze_double_grad
forward
:
squeeze_grad(Tensor xshape, Tensor grad_out, int[] axes) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1946,6 +1988,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
swish_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
take_along_axis_grad
forward
:
take_along_axis (Tensor x, Tensor index, int axis) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1966,6 +2009,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
tan_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
tanh_double_grad
forward
:
tanh_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...
...
@@ -1988,6 +2032,7 @@
kernel
:
func
:
tanh_grad
backward
:
tanh_double_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
tanh_shrink_grad
forward
:
tanh_shrink (Tensor x) -> Tensor(out)
...
...
@@ -1998,6 +2043,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
tanh_shrink_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
tanh_triple_grad
forward
:
tanh_double_grad (Tensor out, Tensor grad_out_forward, Tensor grad_x_grad_forward) -> Tensor(grad_out_new), Tensor(grad_out_grad)
...
...
@@ -2018,6 +2064,7 @@
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
thresholded_relu_grad
inplace
:
(out_grad -> x_grad)
-
backward_api
:
tile_double_grad
forward
:
tile_grad (Tensor x, Tensor grad_out, IntArray repeat_times) -> Tensor(grad_x)
...
...
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