backward.yaml 37.9 KB
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1 2 3 4
- backward_api : abs_grad
  forward : abs (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
5
  infer_meta :
6
    func : UnchangedInferMeta
7
    param : [x]
8
  kernel :
9
    func : abs_grad
10 11
  data_transform:
    skip_transform : out_grad
12

13 14 15 16
- backward_api : acos_grad
  forward : acos (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
17
  infer_meta :
18 19
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
20
  kernel :
21
    func : acos_grad
22

23 24 25
- backward_api : acosh_grad
  forward : acosh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
26
  output : Tensor(x_grad)
27 28 29 30 31
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : acosh_grad
32

H
hong 已提交
33 34
- backward_api : add_grad
  forward : add (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
H
hong 已提交
35
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
H
hong 已提交
36 37 38 39 40 41
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : add_grad
42
  no_need_buffer : x, y
H
hong 已提交
43

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86
- backward_api : addmm_grad
  forward : scatter (Tensor input, Tensor x, Tensor y, float alpha, float beta) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, float alpha, float beta)
  output : Tensor(input_grad), Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralTernaryGradInferMeta
    param : [input, x, y]
  kernel :
    func : addmm_grad

- backward_api : argsort_grad
  forward : argsort (Tensor x, int axis, bool descending) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor indices, Tensor x, Tensor out_grad, int axis, bool descending)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : argsort_grad

- backward_api : asin_grad
  forward : asin (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : asin_grad

- backward_api : asinh_grad
  forward : asinh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : asinh_grad

- backward_api : atan2_grad
  forward : cross (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
87 88 89 90 91
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
92
    func : atan2_grad
H
hong 已提交
93

94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
- backward_api : atan_grad
  forward : atan (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : atan_grad

- backward_api : atanh_grad
  forward : atanh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : atanh_grad

- backward_api : bce_loss_grad
  forward : bce_loss (Tensor input, Tensor label) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor out_grad)
  output : Tensor(input_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [input]
  kernel :
    func : bce_loss_grad

- backward_api : brelu_grad
  forward : brelu (Tensor x, float t_min, float t_max) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float t_min, float t_max)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : brelu_grad

- backward_api : cast_grad
  forward : cast (Tensor x, DataType out_dtype) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : cast_grad
    data_type : out_grad

145 146 147 148 149 150 151 152 153 154
- backward_api : ceil_grad
  forward : ceil(Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [out_grad]
  kernel :
    func : ceil_grad

155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167
- backward_api : cholesky_grad
  forward : cholesky (Tensor x, bool upper) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : cholesky_grad

- backward_api : cholesky_solve_grad
  forward : cholesky (Tensor x, Tensor y, bool upper) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
H
hong 已提交
168 169 170 171 172
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
173 174
    func : cholesky_solve_grad

F
From00 已提交
175 176 177 178 179 180
- backward_api : conv2d_transpose_grad
  forward : conv2d_transpose(Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor filter, Tensor out_grad, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(filter_grad)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeGradInferMeta
181
  kernel :
F
From00 已提交
182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
    func : conv2d_transpose_grad

- backward_api : conv3d_transpose_grad
  forward : conv3d_transpose(Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor filter, Tensor out_grad, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(filter_grad)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeGradInferMeta
  kernel :
    func : conv3d_transpose_grad

193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222
- backward_api : cos_grad
  forward : cos (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : cos_grad

- backward_api : cosh_grad
  forward : cosh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : cosh_grad

- backward_api : cross_grad
  forward : cross (Tensor x, Tensor y, int axis = 9) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : cross_grad

223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241
- backward_api : cumprod_grad
  forward : cumprod (Tensor x, int dim) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int dim)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : cumprod_grad
# - backward_api : gumbel_softmax_grad
#   forward : gumbel_softmax (Tensor x, float temperature, bool hard, int axis) -> Tensor(out)
#   args : (Tensor out, Tensor out_grad, int axis)
#   output : Tensor(x_grad)
#   infer_meta :
#     func : GumbelSoftmaxGradInferMeta
#     param : [out, out_grad, axis]
#   kernel :
#     func : gumbel_softmax_grad

F
From00 已提交
242 243 244 245 246 247 248 249 250
- backward_api : depthwise_conv2d_transpose_grad
  forward : depthwise_conv2d_transpose(Tensor x, Tensor filter, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor filter, Tensor out_grad, int[] strides, int[] paddings, int[] output_padding, int[] output_size, str padding_algorithm, int groups, int[] dilations, str data_format)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(filter_grad)
  infer_meta :
    func : ConvTransposeGradInferMeta
  kernel :
    func : depthwise_conv2d_transpose_grad

251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279
- backward_api : diagonal_grad
  forward : diagonal (Tensor x, int offset, int axis1, int axis2) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : diagonal_grad

- backward_api : digamma_grad
  forward : digamma (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : digamma_grad

- backward_api : dist_grad
  forward : dist (Tensor x, Tensor y, float p) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, float p)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : dist_grad
H
hong 已提交
280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290

- backward_api : divide_grad
  forward : divide (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : divide_grad

291 292 293 294 295 296 297 298 299
- backward_api : eigh_grad
  forward : eigh (Tensor x, str uplo) -> Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  args : (Tensor out_w, Tensor out_v, Tensor out_w_grad, Tensor out_v_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_v]
  kernel :
    func : eigh_grad
H
hong 已提交
300

301 302 303 304 305 306 307 308 309 310
- backward_api : elementwise_pow_grad
  forward : elementwise_pow(Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis=-1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : elementwise_pow_grad

311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341
- backward_api : elu_grad
  forward : elu (Tensor x, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : elu_grad

- backward_api : erf_grad
  forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : erf_grad
    data_type : out_grad

- backward_api : erfinv_grad
  forward : erf (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : erfinv_grad

342 343 344 345 346 347 348 349 350 351
- backward_api : expm1_grad
  forward : expm1 (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : expm1_grad

352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364
- backward_api : flatten_grad
  forward : flatten(Tensor x, int start_axis, int stop_axis) -> Tensor(out), Tensor(xshape)
  args : (Tensor xshape, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func :  KernelWithXShapeInferMeta
    param : [xshape]
  kernel :
    func : flatten_grad
    data_type: out_grad
    backend: out_grad
    layout: out_grad

365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394
- backward_api : floor_grad
  forward : floor(Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [out_grad]
  kernel :
    func : floor_grad

- backward_api : fmax_grad
  forward : fmax(Tensor x, Tensor y, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : fmax_grad

- backward_api : fmin_grad
  forward : fmin(Tensor x, Tensor y, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : fmin_grad

F
From00 已提交
395 396 397 398 399 400 401 402 403 404
- backward_api : frobenius_norm_grad
  forward : frobenius_norm(Tensor x, int64_t[] axis,  bool keep_dim,  bool reduce_all) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int64_t[] axis,  bool keep_dim,  bool reduce_all)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : frobenius_norm_grad

405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415
- backward_api : gather_grad
  forward : gather(Tensor x, Tensor index, Scalar axis=0) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad, Scalar axis=0, bool overwrite=false)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    data_type: x
    func : gather_grad

416 417 418 419 420 421 422 423 424 425
- backward_api : gather_nd_grad
  forward : gather_nd (Tensor x, Tensor index) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : gather_nd_grad

426 427 428 429 430 431 432 433 434 435
- backward_api : gelu_grad
  forward : gelu(Tensor x,  bool approximate) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad,  bool approximate)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : gelu_grad

436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466
- backward_api : hard_shrink_grad
  forward : hard_shrink (Tensor x, float threshold) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float threshold)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_shrink_grad

- backward_api : hard_sigmoid_grad
  forward : hard_sigmoid (Tensor x, float slope, float offset) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, float slope, float offset)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : hard_sigmoid_grad

- backward_api : index_sample_grad
  forward : index_sample (Tensor x, Tensor index) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : index_sample_grad
    data_type : out_grad

F
From00 已提交
467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477
- backward_api : index_select_grad
  forward : index_select(Tensor x, Tensor index,  int dim) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad,  int dim)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : index_select_grad
    data_type : x

478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497
- backward_api : kldiv_loss_grad
  forward : kldiv_loss(Tensor x, Tensor label, str reduction) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor label, Tensor out_grad, str reduction)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : kldiv_loss_grad

- backward_api : kthvalue_grad
  forward : kthvalue(Tensor x, int k, int axis, bool keepdim) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor x, Tensor indices, Tensor out_grad, int k, int axis, bool keepdim)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : kthvalue_grad

498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528
- backward_api : label_smooth_grad
  forward : label_smooth (Tensor label, Tensor prior_dist, float epsilon) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad, float epsilon)
  output : Tensor(label_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : label_smooth_grad
  optional : prior_dist

- backward_api : leaky_relu_grad
  forward : leaky_relu (Tensor x, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : leaky_relu_grad

- backward_api : lerp_grad
  forward : transpose (Tensor x, Tensor y, Tensor weight) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor weight, Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : lerp_grad

529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578
- backward_api : lgamma_grad
  forward : lgamma(Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : lgamma_grad

- backward_api : log10_grad
  forward : log10 (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : log10_grad

- backward_api : log1p_grad
  forward : log1p (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : log1p_grad

- backward_api : log2_grad
  forward : log2 (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : log2_grad

- backward_api : log_grad
  forward : log (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : log_grad

579 580 581 582 583 584 585 586 587 588
- backward_api : log_loss_grad
  forward : log_loss (Tensor input, Tensor label, float epsilon) -> Tensor(out)
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor out_grad, float epsilon)
  output : Tensor(input_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [input]
  kernel :
    func : log_loss_grad

589 590 591 592 593 594 595 596 597 598
- backward_api : log_softmax_grad
  forward : log_softmax(Tensor x,  int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad,  int axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [out]
  kernel :
    func : log_softmax_grad

599 600
- backward_api : logsigmoid_grad
  forward : logsigmoid (Tensor x) -> Tensor(out)
H
hong 已提交
601 602 603
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
604 605 606 607 608
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : logsigmoid_grad

609 610 611 612 613 614 615 616 617 618
- backward_api : logsumexp_grad
  forward : logsumexp(Tensor x, int64_t[] axis,  bool keepdim,  bool reduce_all) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int64_t[] axis,  bool keepdim,  bool reduce_all)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : logsumexp_grad

619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630
- backward_api : masked_select_grad
  forward : masked_select (Tensor x, Tensor mask) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor mask, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : masked_select_grad
    data_type : x

- backward_api : matmul_double_grad
631 632 633
  forward : matmul_grad (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false) -> Tensor(grad_x), Tensor(grad_y)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor grad_out, Tensor grad_x_grad, Tensor grad_y_grad, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad), Tensor(grad_out_grad)
634 635
  infer_meta :
    func : GeneralTernaryGradInferMeta
636
    param : [x, y, grad_out]
637 638
  kernel :
    func : matmul_double_grad
639
  optional : grad_x_grad, grad_y_grad
640 641 642 643 644 645 646 647 648 649

- backward_api : matmul_grad
  forward : matmul (Tensor x, Tensor y, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, bool transpose_x=false, bool transpose_y=false)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : matmul_grad
650
  backward : matmul_double_grad
651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661

- backward_api : matrix_power_grad
  forward : matrix_power (Tensor x, int n) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int n)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : matrix_power_grad

662 663 664 665 666 667 668 669 670 671
- backward_api : max_grad
  forward: max (Tensor x,  int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false, bool reduce_all=false)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : max_grad

F
From00 已提交
672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689
- backward_api : max_pool2d_with_index_grad
  forward : max_pool2d_with_index(Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive) -> Tensor(out), Tensor(mask)
  args : (Tensor x, Tensor mask, Tensor out_grad, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : MaxPoolWithIndexGradInferMeta
  kernel :
    func : max_pool2d_with_index_grad

- backward_api : max_pool3d_with_index_grad
  forward : max_pool3d_with_index(Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive) -> Tensor(out), Tensor(mask)
  args : (Tensor x, Tensor mask, Tensor out_grad, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool global_pooling, bool adaptive)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : MaxPoolWithIndexGradInferMeta
  kernel :
    func : max_pool3d_with_index_grad

690 691 692 693 694 695 696 697 698 699
- backward_api : maximum_grad
  forward : maximum(Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis=-1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : maximum_grad

700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719
- backward_api : mean_grad
  forward: mean (Tensor x,  int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false, bool reduce_all=false)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : mean_grad

- backward_api : min_grad
  forward: min (Tensor x,  int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int64_t[] dims={},  bool keep_dim=false, bool reduce_all=false)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : min_grad

720 721 722 723 724 725 726 727 728 729
- backward_api : minimum_grad
  forward : minimum(Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis=-1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, y]
  kernel :
    func : minimum_grad

730 731 732 733 734 735 736 737 738 739
- backward_api : mish_grad
  forward : mish (Tensor x, float threshold) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float threshold)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : mish_grad

740 741 742 743 744 745 746 747 748 749
- backward_api : mode_grad
  forward : mode(Tensor x,  int axis,  bool keepdim) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor x, Tensor indices, Tensor out_grad,  int axis,  bool keepdim)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : mode_grad

750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760
- backward_api : modulo_grad
  forward : add (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : modulo_grad
  no_need_buffer : x, y

761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777
- backward_api : multiply_grad
  forward : multiply (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : multiply_grad

- backward_api : mv_grad
  forward : mv (Tensor x, Tensor vec) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor vec, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(vec_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, vec]
H
hong 已提交
778
  kernel :
779
    func : mv_grad
H
hong 已提交
780

781
- backward_api : nll_loss_grad
Z
zyfncg 已提交
782 783 784
  forward : nll_loss (Tensor input, Tensor label, Tensor weight, int64_t ignore_index, str reduction) -> Tensor(out), Tensor(total_weight)
  args : (Tensor input, Tensor label, Tensor weight, Tensor total_weight, Tensor out_grad, int64_t ignore_index, str reduction)
  output : Tensor(input_grad)
H
hong 已提交
785
  infer_meta :
Z
zyfncg 已提交
786
    func : NllLossGradInferMeta
H
hong 已提交
787
  kernel :
788
    func : nll_loss_grad
Z
zyfncg 已提交
789
    data_type : input
790
  optional : weight
H
hong 已提交
791

792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811
- backward_api : p_norm_grad
  forward : p_norm(Tensor x,  float porder,  int axis,  float epsilon,  bool keepdim,  bool asvector=false) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad,  float porder,  int axis,  float epsilon,  bool keepdim,  bool asvector)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : p_norm_grad

- backward_api : pad3d_grad
  forward : pad3d(Tensor x, IntArray paddings, str mode,  float pad_value, str data_format) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, IntArray paddings, str mode,  float pad_value, str data_format)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : pad3d_grad

F
From00 已提交
812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829
- backward_api : pool2d_grad
  forward : pool2d(Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : PoolGradInferMeta
  kernel :
    func : pool2d_grad

- backward_api : pool3d_grad
  forward : pool3d(Tensor x, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int[] kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : PoolGradInferMeta
  kernel :
    func : pool3d_grad

830 831 832 833 834 835 836 837 838 839
- backward_api : pow_grad
  forward : pow(Tensor x, Scalar s) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, Scalar s=-1)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : pow_grad

840 841 842 843 844 845 846 847 848 849
- backward_api : prelu_grad
  forward : prelu(Tensor x, Tensor alpha, str data_format, str mode) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor alpha, Tensor out_grad, str data_format, str mode)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(alpha_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param: [x, alpha]
  kernel :
    func : prelu_grad

850 851 852
- backward_api : psroi_pool_grad
  forward : psroi_pool (Tensor x, Tensor rois, Tensor rois_num, int pooled_weight, int pooled_width, int output_channels, float spatial_scale ) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor rois, Tensor rois_num, Tensor out_grad, int pooled_weight, int pooled_width, int output_channels, float spatial_scale)
853 854 855 856 857
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
858 859 860 861 862 863 864 865
    func : psroi_pool_grad
  optional : rois_num

# output is optional
- backward_api : put_along_axis_grad
  forward : put_along_axis (Tensor x, Tensor index, Tensor value, int axis, str reduce) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad, int axis, str reduce)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(value_grad)
H
hong 已提交
866
  infer_meta :
867 868
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, index]
H
hong 已提交
869
  kernel :
870
    func : put_along_axis_grad
H
hong 已提交
871

872 873 874 875 876 877 878 879 880 881
- backward_api : reciprocal_grad
  forward : reciprocal (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : reciprocal_grad

H
hong 已提交
882 883 884 885 886 887 888 889
- backward_api : reduce_prod_grad
  forward : reduce_prod (Tensor x, int64_t[] dims, bool keep_dim, bool reduce_all) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out, Tensor out_grad, int64_t[] dims,  bool keep_dim, bool reduce_all)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
H
hong 已提交
890
    func : prod_grad
H
hong 已提交
891

892 893 894 895 896 897 898 899 900 901
- backward_api : relu_double_grad
  forward : relu_grad (Tensor out, Tensor grad_out) -> Tensor(grad_x)
  args : (Tensor out, Tensor grad_x_grad)
  output : Tensor(out_grad), Tensor(grad_out_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [out, out]
  kernel :
    func : relu_double_grad

902 903 904
- backward_api : relu_grad
  forward : relu (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
905 906 907
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
908
    param : [out]
H
hong 已提交
909
  kernel :
910
    func : relu_grad
911
  backward: relu_double_grad
H
hong 已提交
912

913
- backward_api : reshape_grad
914
  forward : reshape_with_xshape (Tensor x, IntArray shape) -> Tensor(out), Tensor(xshape)
915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926
  args : (Tensor xshape, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : KernelWithXShapeInferMeta
    param : [xshape]
  kernel :
    func : reshape_grad
    param : [out_grad]
    data_type: out_grad
    backend: out_grad
    layout: out_grad

F
From00 已提交
927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937
- backward_api : roll_grad
  forward : roll(Tensor x, IntArray shifts, int64_t[] axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, IntArray shifts, int64_t[] axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : roll_grad
    data_type : x

938 939 940 941 942 943 944 945 946 947
- backward_api : round_grad
  forward : round(Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [out_grad]
  kernel :
    func : round_grad

948 949
- backward_api : scale_grad
  forward : scale (Tensor x, Scalar scale, float bias, bool bias_after_scale) -> Tensor(out)
950
  args : (Tensor out_grad, Scalar scale=1.0, float bias=0.0, bool bias_after_scale=true)
H
hong 已提交
951
  output : Tensor(x_grad)
952
  invoke : scale(out_grad, scale, bias, bias_after_scale)
H
hong 已提交
953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973

- backward_api : scatter_grad
  forward : scatter (Tensor x, Tensor index, Tensor updates, bool overwrite) -> Tensor(out)
  args : (Tensor index, Tensor updates, Tensor out_grad, bool overwrite)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(updates_grad)
  infer_meta :
    func : ScatterGradInferMeta
    param : [index, updates, out_grad, overwrite]
  kernel :
    func : scatter_grad

- backward_api : scatter_nd_add_grad
  forward : scatter (Tensor x, Tensor index, Tensor updates) -> Tensor(out)
  args : (Tensor index, Tensor updates, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(updates_grad)
  infer_meta :
    func : ScatterNdAddGradInferMeta
    param : [index, updates, out_grad]
  kernel :
    func : scatter_nd_grad

974 975 976 977
- backward_api : segment_pool_grad
  forward : segment_pool (Tensor x, Tensor segment_ids, str pooltype) -> Tensor(out), Tensor(summed_ids)
  args : (Tensor x, Tensor segment_ids, Tensor out, Tensor summed_ids, Tensor out_grad, str pooltype)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
978
  infer_meta :
979 980
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
981
  kernel :
982
    func : segment_pool_grad
H
hong 已提交
983

984 985 986 987
- backward_api : selu_grad
  forward : selu (Tensor x, float scale, float alpha) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, float scale, float alpha)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
988
  infer_meta :
989 990
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
H
hong 已提交
991
  kernel :
992
    func : selu_grad
H
hong 已提交
993

994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002
- backward_api : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
  forward : sigmoid_cross_entropy_with_logits (Tensor x, Tensor label, bool normalize, int ignore_index) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor label, Tensor out_grad, bool normalize, int ignore_index)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : sigmoid_cross_entropy_with_logits_grad
H
hong 已提交
1003

1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012
- backward_api : sigmoid_grad
  forward : sigmoid (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : sigmoid_grad
H
hong 已提交
1013

1014 1015 1016
- backward_api : silu_grad
  forward : silu (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
1017 1018 1019 1020 1021
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
1022
    func : silu_grad
H
hong 已提交
1023

1024 1025 1026 1027
- backward_api : sin_grad
  forward : sin (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
1028
  infer_meta :
1029 1030
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
1031
  kernel :
1032
    func : sin_grad
H
hong 已提交
1033

1034 1035 1036 1037
- backward_api : sinh_grad
  forward : sinh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
1038
  infer_meta :
1039 1040
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
H
hong 已提交
1041
  kernel :
1042
    func : sinh_grad
H
hong 已提交
1043

1044 1045 1046 1047
- backward_api : soft_shrink_grad
  forward : soft_shrink (Tensor x, float lambda) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float lambda)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
1048 1049
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
1050
    param : [x]
H
hong 已提交
1051
  kernel :
1052
    func : soft_shrink_grad
H
hong 已提交
1053

1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062
- backward_api : softmax_grad
  forward : softmax (Tensor x, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : softmax_grad
H
hong 已提交
1063

1064
- backward_api : split_grad
1065
  forward : split (Tensor x, IntArray num_or_sections, Scalar axis) -> Tensor[](out)
1066 1067 1068 1069
  args : (Tensor[] out_grad, Scalar axis)
  output : Tensor(x_grad)
  invoke : concat( out_grad, axis)
# TODO(zhangyunfei) The config of double grad and triple grad will be supported in the future.
H
hong 已提交
1070

1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090
- backward_api : sqrt_grad
  forward : sqrt (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
  kernel :
    func : sqrt_grad

- backward_api : square_grad
  forward : square (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : square_grad

1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100
- backward_api : squeeze_grad
  forward : squeeze(Tensor x, int[] axes) -> Tensor(xshape), Tensor(out)
  args : (Tensor xshape, Tensor out_grad, int[] axes)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : KernelWithXShapeInferMeta
    param: [xshape]
  kernel :
    func : squeeze_grad

1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110
- backward_api : strided_slice_grad
  forward : strided_slice (Tensor x, int[] axes, IntArray starts, IntArray ends, IntArray strides) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int[] axes, IntArray starts, IntArray ends, IntArray strides)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralUnaryGradInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : strided_slice_grad

1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119
- backward_api : subtract_grad
  forward : subtract (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad, int axis = -1)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : subtract_grad
H
hong 已提交
1120

1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129
- backward_api : take_along_axis_grad
  forward : take_along_axis (Tensor x, Tensor index, int axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor index, Tensor out_grad, int axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : take_along_axis_grad
H
hong 已提交
1130

1131 1132 1133
- backward_api : tan_grad
  forward : tan (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
H
hong 已提交
1134 1135 1136 1137 1138
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
1139
    func : tan_grad
H
hong 已提交
1140

1141 1142 1143 1144
- backward_api : tanh_grad
  forward : tanh (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
H
hong 已提交
1145
  infer_meta :
1146 1147
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out]
H
hong 已提交
1148
  kernel :
1149
    func : tanh_grad
H
hong 已提交
1150

1151 1152
- backward_api : tanh_shrink_grad
  forward : tanh_shrink (Tensor x) -> Tensor(out)
Z
zhangbo9674 已提交
1153 1154 1155 1156 1157 1158
  args : (Tensor x, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
1159
    func : tanh_shrink_grad
H
hong 已提交
1160

1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169
- backward_api : thresholded_relu_grad
  forward : thresholded_relu (Tensor x, float threshold) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, float threshold)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : thresholded_relu_grad
H
hong 已提交
1170

1171
- backward_api : tile_grad
1172 1173
  forward : tile (Tensor x, IntArray repeat_times) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, IntArray repeat_times)
1174 1175 1176 1177 1178 1179
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : tile_grad
H
hong 已提交
1180

1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190
- backward_api : top_k_grad
  forward : top_k (Tensor x, Scalar k, int axis = -1, bool largest = true, bool sorted = true) -> Tensor(out), Tensor(indices)
  args : (Tensor x, Tensor indices, Tensor out_grad, Scalar k = -1, int axis = -1, bool largest = true, bool sorted = true)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : top_k_grad

1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199
- backward_api : trace_grad
  forward : trace (Tensor x, int offset, int axis1, int axis2) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset, int axis1, int axis2)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : trace_grad
H
hong 已提交
1200

1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209
- backward_api : transpose_grad
  forward : transpose (Tensor x, int[] axis) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad, int[] axis)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : TransposeGradInferMeta
    param : [out_grad, axis]
  kernel :
    func : transpose_grad
H
hong 已提交
1210

F
From00 已提交
1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220
- backward_api : tril_triu_grad
  forward : tril_triu(Tensor x,  int diagonal,  bool lower) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad,  int diagonal,  bool lower)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : tril_triu_grad

1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229
- backward_api : trunc_grad
  forward : trunc (Tensor x) -> Tensor(out)
  args : (Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [out_grad]
  kernel :
    func : trunc_grad
H
hong 已提交
1230

1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239
- backward_api : unfold_grad
  forward : unfold (Tensor x, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations) -> Tensor(out)
  args : (Tensor x, Tensor out_grad, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : unfold_grad
H
hong 已提交
1240

1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250
- backward_api : unsqueeze_grad
  forward : unsqueeze(Tensor x, IntArray axes) -> Tensor(xshape), Tensor(out)
  args : (Tensor xshape, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad)
  infer_meta :
    func : KernelWithXShapeInferMeta
    param: [xshape]
  kernel :
    func : unsqueeze_grad

1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259
- backward_api : where_grad
  forward : where (Tensor condition, Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
  args : (Tensor condition, Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
  output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
  infer_meta :
    func : GeneralBinaryGradInferMeta
    param : [x, y]
  kernel :
    func : where_grad