api.yaml

- api : add
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ElementwiseInferMeta
    param : [x, y, -1]
  kernel :
    func : elementwise_add
    param : [x, y, -1]

- api : cast
  args : (const Tensor& x, DataType out_dtype)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : CastInferMeta
  kernel :
    func : cast
    param : [x, out_dtype, x.dtype()]
    data_type : x

- api : divide
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ElementwiseInferMeta
    param : [x, y, -1]
  kernel :
    func : elementwise_div
    param : [x, y, -1]

- api : dot
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : DotInferMeta
  kernel : 
    func : dot

- api : flatten
  args : (const Tensor& x, int start_axis, int stop_axis)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : FlattenInferMeta
  kernel : 
    func : flatten_contiguous_range

- api : full
  args : (const ScalarArray& shape, const Scalar& value, DataType dtype=DataType::FLOAT32, Backend place=Backend::CPU, DataLayout layout=DataLayout::NCHW)
  output: Tensor
  infer_meta : 
    func : FullInferMeta
    param : [shape, dtype, layout]
  kernel : 
    func : fill_constant
    param : [shape, value]
    data_type : dtype
    backend : place
    layout : layout
  
- api : full_like
  args : (const Tensor& x, const Scalar& value, DataType dtype = DataType::UNDEFINED, Backend place = Backend::UNDEFINED, DataLayout layout = DataLayout::UNDEFINED)
  output: Tensor
  infer_meta : 
    func : FullLikeInferMeta
    param : [x, dtype, layout]
  kernel : 
    func : fill_any_like
    param : [x, value]
    data_type : dtype > x
    backend : place > x
    layout : layout > x

- api : matmul
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y, bool transpose_x = false, bool transpose_y = false)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : MatmulInferMeta
  kernel : 
    func : matmul_v2

- api : mean
  args : (const Tensor& x, const std::vector<int64_t>& axis, bool keep_dim)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ReduceInferMeta
  kernel : 
    func : reduce_mean
    param : [x, axis, keep_dim, false, x.dtype(), DataType::UNDEFINED]

- api : multiply
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ElementwiseInferMeta
    param : [x, y, -1]
  kernel :
    func : elementwise_mul
    param : [x, y, -1]

- api : ones_like
  args : (const Tensor& x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Backend place=Backend::UNDEFINED, DataLayout layout=DataLayout::UNDEFINED)
  output : Tensor
  invoke : full_like(x, 1, dtype, place, layout)

- api : reshape
  args : (const Tensor& x, const std::vector<int64_t>& shape)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : InferMetaFromVecValue
  kernel : 
    func : reshape2

- api : scale
  args : (const Tensor& x, const Scalar& scale, float bias, bool bias_after_scale)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : scale

- api : subtract
  args : (const Tensor& x, const Tensor& y)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ElementwiseInferMeta
    param : [x, y, -1]
  kernel :
    func : elementwise_sub
    param : [x, y, -1]

- api : sum
  args : (const Tensor& x, const std::vector<int64_t>& axis, bool keep_dim)
  output : Tensor
  infer_meta : 
    func : ReduceInferMeta
  kernel : 
    func : reduce_sum
    param : [x, axis, keep_dim, false, x.dtype(), DataType::UNDEFINED]

- api : zeros_like
  args : (const Tensor& x, DataType dtype=DataType::UNDEFINED, Backend place=Backend::UNDEFINED, DataLayout layout=DataLayout::UNDEFINED)
  output : Tensor
  invoke : full_like(x, 0, dtype, place, layout)

# - api : full_like
#   args : (const Tensor& x, const Scalar& value, DataType dtype, Backend place)->Tensor
#   output: {Tensor : dtype}
#   kernel : fill_any_like
#   T : [dtype, x]
#   backend : [place, x]
#   layout : []
#   InferMeta : UnchangedInferMeta(x)