【prim】 modify_yaml (#51436)

* modify_yaml

* delete default param

* add output for matmul_double_grad

paddle/phi/api/yaml/legacy_backward.yaml

@@ -43,7 +43,7 @@
   kernel :
     func : add_grad
   no_need_buffer : x, y
-  composite : add_grad(x, y, out_grad, axis)
+  composite : add_grad(x, y, out_grad, axis, x_grad, y_grad)
   backward : add_double_grad
   inplace : (out_grad -> x_grad)
 
@@ -157,7 +157,7 @@
   args : (Tensor x, Tensor out_grad)
   output : Tensor(x_grad)
   invoke : cast (out_grad, x.dtype())
-  composite: cast_grad(x, out_grad)
+  composite: cast_grad(x, out_grad, x_grad)
   no_need_buffer : x
 
 - backward_op : channel_shuffle_grad
@@ -358,7 +358,7 @@
     param : [x, y]
   kernel :
     func : divide_grad
-  composite : divide_grad(x, y, out, out_grad, axis)
+  composite : divide_grad(x, y, out, out_grad, axis, x_grad, y_grad)
   backward : divide_double_grad
 
 - backward_op : dropout_grad
@@ -400,7 +400,7 @@
   infer_meta :
     func : GeneralBinaryGradInferMeta
     param: [x, y]
-  composite : elementwise_pow_grad(x, y, out_grad, axis)
+  composite : elementwise_pow_grad(x, y, out_grad, axis, x_grad, y_grad)
   kernel :
     func : elementwise_pow_grad
 
@@ -439,7 +439,7 @@
     func : expand_grad
   no_need_buffer : x
   backward : expand_double_grad
-  composite: expand_grad(x, out_grad, shape, x_grad_p)
+  composite: expand_grad(x, out_grad, shape, x_grad)
 
 - backward_op : exponential__grad
   forward : exponential_ (Tensor x, float lam) -> Tensor(out)
@@ -514,7 +514,7 @@
   kernel :
     data_type: x
     func : gather_grad
-  composite : gather_grad(x, index, out_grad, axis, overwrite)
+  composite : gather_grad(x, index, out_grad, axis, overwrite, x_grad)
   no_need_buffer : x
 
 - backward_op : group_norm_grad
@@ -689,7 +689,7 @@
     param : [x, y, grad_out]
   kernel :
     func : matmul_double_grad
-  composite : matmul_double_grad(x, y, grad_out, grad_x_grad, grad_y_grad, transpose_x=false, transpose_y=false)
+  composite : matmul_double_grad(x, y, grad_out, grad_x_grad, grad_y_grad, transpose_x, transpose_y, x_grad, y_grad, grad_out_grad)
   backward : matmul_triple_grad
   optional : grad_x_grad, grad_y_grad
 
@@ -1131,7 +1131,7 @@
     param : [input]
   kernel :
     func : slice_grad
-  composite: slice_grad(input, out_grad, axes, starts, ends, infer_flags, decrease_axis)
+  composite: slice_grad(input, out_grad, axes, starts, ends, infer_flags, decrease_axis, input_grad)
   backward : slice_double_grad
   no_need_buffer : input
 
@@ -1213,7 +1213,7 @@
   kernel :
     func : subtract_grad
   no_need_buffer : x, y
-  composite : subtract_grad(x, y, out_grad, axis)
+  composite : subtract_grad(x, y, out_grad, axis, x_grad, y_grad)
   backward : subtract_double_grad
   inplace : (out_grad -> x_grad)
 
@@ -1303,7 +1303,7 @@
   kernel :
     func : transpose_grad
   backward : transpose_double_grad
-  composite: transpose_grad(out_grad, perm)
+  composite: transpose_grad(out_grad, perm, x_grad)
 
 - backward_op : triangular_solve_grad
   forward : triangular_solve (Tensor x, Tensor y, bool upper, bool tranpose, bool unitriangular) -> Tensor(out)