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PaddlePaddle
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a8981be0
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8月 16, 2023
作者:
L
Leo Chen
提交者:
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8月 16, 2023
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[NewIR] support c_broadcast (#56284)
* [NewIR] support c_broadcast * add legacyOpList
上级
12547fb4
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
17 addition
and
1 deletion
+17
-1
paddle/fluid/ir/dialect/utils.cc
paddle/fluid/ir/dialect/utils.cc
+1
-1
paddle/phi/api/yaml/legacy_ops.yaml
paddle/phi/api/yaml/legacy_ops.yaml
+10
-0
paddle/phi/api/yaml/op_compat.yaml
paddle/phi/api/yaml/op_compat.yaml
+6
-0
未找到文件。
paddle/fluid/ir/dialect/utils.cc
浏览文件 @
a8981be0
...
@@ -22,7 +22,7 @@ const std::unordered_set<std::string> LegacyOpList = {
...
@@ -22,7 +22,7 @@ const std::unordered_set<std::string> LegacyOpList = {
"pd.fused_softmax_mask_upper_triangle_grad"
,
"pd.fused_softmax_mask_upper_triangle_grad"
,
"pd.load_combine"
,
"pd.load_combine"
,
"pd.c_concat"
,
"pd.c_concat"
,
"pd.
load_combine
"
};
"pd.
c_broadcast_
"
};
enum
class
AttrType
{
enum
class
AttrType
{
UNDEFINED
=
0
,
UNDEFINED
=
0
,
...
...
paddle/phi/api/yaml/legacy_ops.yaml
浏览文件 @
a8981be0
...
@@ -123,6 +123,16 @@
...
@@ -123,6 +123,16 @@
backward
:
batch_norm_grad
backward
:
batch_norm_grad
optional
:
reserve_space
optional
:
reserve_space
-
op
:
c_broadcast
args
:
(Tensor x, int ring_id=0, int root=0, bool use_calc_stream=false)
output
:
Tensor(out)
infer_meta
:
func
:
UnchangedInferMeta
param
:
[
x
]
kernel
:
func
:
c_broadcast
inplace
:
(x -> out)
-
op
:
c_concat
-
op
:
c_concat
args
:
(Tensor x, int rank, int nranks, int ring_id, bool use_calc_stream, bool use_model_parallel)
args
:
(Tensor x, int rank, int nranks, int ring_id, bool use_calc_stream, bool use_model_parallel)
output
:
Tensor(out)
output
:
Tensor(out)
...
...
paddle/phi/api/yaml/op_compat.yaml
浏览文件 @
a8981be0
...
@@ -2990,6 +2990,12 @@
...
@@ -2990,6 +2990,12 @@
yolo_loss
:
GetYoloLossExpectedKernelType
yolo_loss
:
GetYoloLossExpectedKernelType
yolo_loss_grad
:
GetYoloLossExpectedKernelType
yolo_loss_grad
:
GetYoloLossExpectedKernelType
-
op
:
c_broadcast
inputs
:
x
:
X
outputs
:
out
:
Out
-
op
:
channel_shuffle
-
op
:
channel_shuffle
inputs
:
inputs
:
{
x
:
X
}
{
x
:
X
}
...
...
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