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Paddle

PaddlePaddle / Paddle
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Paddle
未验证 提交 3d56d419 编写于 作者: P pangyoki 提交者： GitHub
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add backward inplace api (#42965)

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python/paddle/utils/code_gen/backward.yaml
浏览文件 @ 3d56d419
...@@ -32,6 +32,7 @@ ...@@ -32,6 +32,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : acos_grad func : acos_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : acosh_grad - backward_api : acosh_grad
forward : acosh (Tensor x) -> Tensor(out) forward : acosh (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -42,6 +43,7 @@ ...@@ -42,6 +43,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : acosh_grad func : acosh_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : add_double_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) forward : add_grad (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, int axis = -1) -> Tensor(grad_x), Tensor(grad_y)
...@@ -115,6 +117,7 @@ ...@@ -115,6 +117,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : asin_grad func : asin_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : asinh_grad - backward_api : asinh_grad
forward : asinh (Tensor x) -> Tensor(out) forward : asinh (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -125,6 +128,7 @@ ...@@ -125,6 +128,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : asinh_grad func : asinh_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : assign_grad - backward_api : assign_grad
forward : assign (Tensor x) -> Tensor(out) forward : assign (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -134,6 +138,7 @@ ...@@ -134,6 +138,7 @@
func : UnchangedInferMeta func : UnchangedInferMeta
kernel : kernel :
func : assign func : assign
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : assign_out__grad - backward_api : assign_out__grad
forward : assign_out_ (Tensor x, Tensor output) -> Tensor(out) forward : assign_out_ (Tensor x, Tensor output) -> Tensor(out)
...@@ -143,6 +148,7 @@ ...@@ -143,6 +148,7 @@
func : UnchangedInferMeta func : UnchangedInferMeta
kernel : kernel :
func : assign func : assign
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : atan2_grad - backward_api : atan2_grad
forward : atan2 (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out) forward : atan2 (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
...@@ -163,6 +169,7 @@ ...@@ -163,6 +169,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : atan_grad func : atan_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : atanh_grad - backward_api : atanh_grad
forward : atanh (Tensor x) -> Tensor(out) forward : atanh (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -173,6 +180,7 @@ ...@@ -173,6 +180,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : atanh_grad func : atanh_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : batch_norm_double_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) 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 @@ ...@@ -208,6 +216,7 @@
param : [input] param : [input]
kernel : kernel :
func : bce_loss_grad func : bce_loss_grad
inplace : (out_grad -> input_grad)
- backward_api : brelu_grad - backward_api : brelu_grad
forward : brelu (Tensor x, float t_min, float t_max) -> Tensor(out) forward : brelu (Tensor x, float t_min, float t_max) -> Tensor(out)
...@@ -218,6 +227,7 @@ ...@@ -218,6 +227,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : brelu_grad func : brelu_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : cast_grad - backward_api : cast_grad
forward : cast (Tensor x, DataType out_dtype) -> Tensor(out) forward : cast (Tensor x, DataType out_dtype) -> Tensor(out)
...@@ -240,6 +250,7 @@ ...@@ -240,6 +250,7 @@
param: [out_grad] param: [out_grad]
kernel : kernel :
func : ceil_grad func : ceil_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : celu_double_grad - backward_api : celu_double_grad
forward : celu_grad(Tensor x, Tensor grad_out, float alpha) -> Tensor(grad_x) forward : celu_grad(Tensor x, Tensor grad_out, float alpha) -> Tensor(grad_x)
...@@ -261,6 +272,7 @@ ...@@ -261,6 +272,7 @@
kernel : kernel :
func : celu_grad func : celu_grad
backward : celu_double_grad backward : celu_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : cholesky_grad - backward_api : cholesky_grad
forward : cholesky (Tensor x, bool upper) -> Tensor(out) forward : cholesky (Tensor x, bool upper) -> Tensor(out)
...@@ -302,6 +314,7 @@ ...@@ -302,6 +314,7 @@
kernel : kernel :
func : clip_grad func : clip_grad
backward : clip_double_grad backward : clip_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : concat_double_grad - backward_api : concat_double_grad
forward : concat_grad (Tensor[] x, Tensor grad_out, Scalar axis) -> Tensor[](grad_x) forward : concat_grad (Tensor[] x, Tensor grad_out, Scalar axis) -> Tensor[](grad_x)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : cos_grad func : cos_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : cosh_grad - backward_api : cosh_grad
forward : cosh (Tensor x) -> Tensor(out) forward : cosh (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -404,6 +418,7 @@ ...@@ -404,6 +418,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : cosh_grad func : cosh_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : cross_entropy_with_softmax_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) 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)
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kernel : kernel :
func : elu_grad func : elu_grad
backward : elu_double_grad backward : elu_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : erf_grad - backward_api : erf_grad
forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out) forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out)
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param : [out] param : [out]
kernel : kernel :
func : exp_grad func : exp_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : expand_as_grad - backward_api : expand_as_grad
forward : expand_as (Tensor x, Tensor y, int[] target_shape) -> Tensor(out) forward : expand_as (Tensor x, Tensor y, int[] target_shape) -> Tensor(out)
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param : [out] param : [out]
kernel : kernel :
func : expm1_grad func : expm1_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : flatten_grad - backward_api : flatten_grad
forward : flatten(Tensor x, int start_axis, int stop_axis) -> Tensor(out), Tensor(xshape) forward : flatten(Tensor x, int start_axis, int stop_axis) -> Tensor(out), Tensor(xshape)
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param: [out_grad] param: [out_grad]
kernel : kernel :
func : floor_grad func : floor_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : fmax_grad - backward_api : fmax_grad
forward : fmax(Tensor x, Tensor y, int axis) -> Tensor(out) forward : fmax(Tensor x, Tensor y, int axis) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : hard_shrink_grad func : hard_shrink_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : hard_sigmoid_grad - backward_api : hard_sigmoid_grad
forward : hard_sigmoid (Tensor x, float slope, float offset) -> Tensor(out) forward : hard_sigmoid (Tensor x, float slope, float offset) -> Tensor(out)
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param : [out] param : [out]
kernel : kernel :
func : hard_sigmoid_grad func : hard_sigmoid_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : hard_swish_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) forward : hard_swish (Tensor x, float threshold = 6.0, float scale = 6.0, float offset = 3.0) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : hard_swish_grad func : hard_swish_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : huber_loss_grad - backward_api : huber_loss_grad
forward : huber_loss (Tensor input, Tensor label, float delta) -> Tensor(out), Tensor(residual) forward : huber_loss (Tensor input, Tensor label, float delta) -> Tensor(out), Tensor(residual)
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kernel : kernel :
func : leaky_relu_grad func : leaky_relu_grad
backward : leaky_relu_double_grad backward : leaky_relu_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : lerp_grad - backward_api : lerp_grad
forward : lerp (Tensor x, Tensor y, Tensor weight) -> Tensor(out) forward : lerp (Tensor x, Tensor y, Tensor weight) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : log10_grad func : log10_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : log1p_grad - backward_api : log1p_grad
forward : log1p (Tensor x) -> Tensor(out) forward : log1p (Tensor x) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : log1p_grad func : log1p_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : log2_grad - backward_api : log2_grad
forward : log2 (Tensor x) -> Tensor(out) forward : log2 (Tensor x) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : log2_grad func : log2_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : log_double_grad - backward_api : log_double_grad
forward : log_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x) forward : log_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
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kernel : kernel :
func : log_grad func : log_grad
backward : log_double_grad backward : log_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : log_loss_grad - backward_api : log_loss_grad
forward : log_loss (Tensor input, Tensor label, float epsilon) -> Tensor(out) forward : log_loss (Tensor input, Tensor label, float epsilon) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : logsigmoid_grad func : logsigmoid_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : logsumexp_grad - backward_api : logsumexp_grad
forward : logsumexp(Tensor x, int64_t[] axis, bool keepdim, bool reduce_all) -> Tensor(out) forward : logsumexp(Tensor x, int64_t[] axis, bool keepdim, bool reduce_all) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : mish_grad func : mish_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : mode_grad - backward_api : mode_grad
forward : mode(Tensor x, int axis, bool keepdim) -> Tensor(out), Tensor(indices) forward : mode(Tensor x, int axis, bool keepdim) -> Tensor(out), Tensor(indices)
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param: [x] param: [x]
kernel : kernel :
func : pow_grad func : pow_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : prelu_grad - backward_api : prelu_grad
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param : [out] param : [out]
kernel : kernel :
func : reciprocal_grad func : reciprocal_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : reduce_prod_grad - backward_api : reduce_prod_grad
forward : reduce_prod (Tensor x, int64_t[] dims, bool keep_dim, bool reduce_all) -> Tensor(out) forward : reduce_prod (Tensor x, int64_t[] dims, bool keep_dim, bool reduce_all) -> Tensor(out)
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kernel : kernel :
func : relu_grad func : relu_grad
backward: relu_double_grad backward: relu_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : reshape_double_grad - backward_api : reshape_double_grad
forward : reshape_grad (Tensor xshape, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x) forward : reshape_grad (Tensor xshape, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
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param: [out_grad] param: [out_grad]
kernel : kernel :
func : round_grad func : round_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : rsqrt_double_grad - backward_api : rsqrt_double_grad
forward : rsqrt_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x) forward : rsqrt_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
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kernel : kernel :
func : rsqrt_grad func : rsqrt_grad
backward : rsqrt_double_grad backward : rsqrt_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : scale_double_grad - backward_api : scale_double_grad
forward : scale_grad (Tensor grad_out, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale) -> Tensor(grad_x) forward : scale_grad (Tensor grad_out, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale) -> Tensor(grad_x)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad func : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : sigmoid_double_grad - backward_api : sigmoid_double_grad
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kernel : kernel :
func : sigmoid_grad func : sigmoid_grad
backward : sigmoid_double_grad backward : sigmoid_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : sigmoid_triple_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) forward : sigmoid_double_grad (Tensor out, Tensor fwd_grad_out, Tensor grad_grad_x) -> Tensor(grad_out), Tensor(grad_grad_out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : silu_grad func : silu_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : sin_grad - backward_api : sin_grad
forward : sin (Tensor x) -> Tensor(out) forward : sin (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -1754,6 +1791,7 @@ ...@@ -1754,6 +1791,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : sin_grad func : sin_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : sinh_grad - backward_api : sinh_grad
forward : sinh (Tensor x) -> Tensor(out) forward : sinh (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -1764,6 +1802,7 @@ ...@@ -1764,6 +1802,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : sinh_grad func : sinh_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : slice_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) 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 @@ ...@@ -1785,6 +1824,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : soft_shrink_grad func : soft_shrink_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : softmax_grad - backward_api : softmax_grad
forward : softmax (Tensor x, int axis) -> Tensor(out) forward : softmax (Tensor x, int axis) -> Tensor(out)
...@@ -1824,6 +1864,7 @@ ...@@ -1824,6 +1864,7 @@
kernel : kernel :
func : sqrt_grad func : sqrt_grad
backward : sqrt_double_grad backward : sqrt_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : square_double_grad - backward_api : square_double_grad
forward : square_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x) forward : square_grad (Tensor x, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...@@ -1845,6 +1886,7 @@ ...@@ -1845,6 +1886,7 @@
kernel : kernel :
func : square_grad func : square_grad
backward : square_double_grad backward : square_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : squeeze_double_grad - backward_api : squeeze_double_grad
forward : squeeze_grad(Tensor xshape, Tensor grad_out, int[] axes) -> Tensor(grad_x) forward : squeeze_grad(Tensor xshape, Tensor grad_out, int[] axes) -> Tensor(grad_x)
...@@ -1946,6 +1988,7 @@ ...@@ -1946,6 +1988,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : swish_grad func : swish_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : take_along_axis_grad - backward_api : take_along_axis_grad
forward : take_along_axis (Tensor x, Tensor index, int axis) -> Tensor(out) forward : take_along_axis (Tensor x, Tensor index, int axis) -> Tensor(out)
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param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : tan_grad func : tan_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : tanh_double_grad - backward_api : tanh_double_grad
forward : tanh_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x) forward : tanh_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
...@@ -1988,6 +2032,7 @@ ...@@ -1988,6 +2032,7 @@
kernel : kernel :
func : tanh_grad func : tanh_grad
backward : tanh_double_grad backward : tanh_double_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : tanh_shrink_grad - backward_api : tanh_shrink_grad
forward : tanh_shrink (Tensor x) -> Tensor(out) forward : tanh_shrink (Tensor x) -> Tensor(out)
...@@ -1998,6 +2043,7 @@ ...@@ -1998,6 +2043,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : tanh_shrink_grad func : tanh_shrink_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : tanh_triple_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) 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 @@ ...@@ -2018,6 +2064,7 @@
param : [x] param : [x]
kernel : kernel :
func : thresholded_relu_grad func : thresholded_relu_grad
inplace : (out_grad -> x_grad)
- backward_api : tile_double_grad - backward_api : tile_double_grad
forward : tile_grad (Tensor x, Tensor grad_out, IntArray repeat_times) -> Tensor(grad_x) forward : tile_grad (Tensor x, Tensor grad_out, IntArray repeat_times) -> Tensor(grad_x)
......
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