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- op : acos
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : acos
  backward : acos_grad

- op : acosh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : acosh
  backward : acosh_grad

19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
- op : angle
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : RealAndImagInferMeta
  kernel :
    func : angle
  backward : angle_grad

- op : argsort
  args : (Tensor x, int axis=-1, bool descending=false)
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : ArgsortInferMeta
  kernel :
    func : argsort
  backward : argsort_grad

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
- op : as_complex
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AsComplexInferMeta
  kernel :
    func : as_complex
  backward : as_complex_grad

- op : as_real
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : AsRealInferMeta
  kernel :
    func : as_real
  backward : as_real_grad

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
- op : asin
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : asin
  backward : asin_grad

- op : asinh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : asinh
  backward : asinh_grad

- op : atan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : atan
  backward : atan_grad

82
- op : atan2
83 84 85 86 87 88 89 90
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : Atan2InferMeta
  kernel :
    func : atan2
  backward : atan2_grad

91 92 93 94 95 96 97 98 99
- op : atanh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : atanh
  backward : atanh_grad

100
- op : bernoulli
101
  args : (Tensor x)
102
  output : Tensor(out)
103 104 105 106 107
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : bernoulli

108 109 110 111 112 113 114 115 116
- op : bmm
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : BmmInferMeta
  kernel :
    func : bmm
  backward : bmm_grad

117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
- op : ceil
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : ceil
  inplace : (x -> out)
  backward : ceil_grad

127 128 129 130 131 132 133 134 135 136
- op : celu
  args : (Tensor x, float alpha = 1.0)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : celu
  backward : celu_grad

137
- op : cholesky
138 139 140 141 142 143 144 145
  args : (Tensor x, bool upper=false)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CholeskyInferMeta
  kernel :
    func : cholesky
  backward : cholesky_grad

146
- op : cholesky_solve
147 148 149 150 151 152 153 154
  args : (Tensor x, Tensor y, bool upper=false)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CholeskySolveInferMeta
  kernel :
    func : cholesky_solve
  backward : cholesky_solve_grad

155 156 157 158 159 160 161 162 163
- op : conj
  args : (Tensor x)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : conj
  backward : conj_grad

164
- op : cos
165
  args : (Tensor x)
166
  output : Tensor
167 168 169
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
    func : cos
  backward : cos_grad

- op : cosh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : cosh
  backward : cosh_grad
181

182
- op : cross
183 184 185 186 187 188 189 190 191
  args : (Tensor x, Tensor y, int axis = 9)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : CrossInferMeta
  kernel :
    func : cross
    data_type : x
  backward : cross_grad

192 193 194 195 196 197 198 199 200
- op : det
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : determinant
  backward : det_grad

201
- op : diag
202 203 204 205 206 207 208 209
  args : (Tensor x, int offset = 0, float padding_value = 0.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagInferMeta
  kernel :
    func : diag
  backward : diag_grad

210 211 212 213 214 215 216 217
- op : diag_embed
  args : (Tensor input, int offset = 0, int dim1 = -2, int dim2 = -1)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : DiagEmbedInferMeta
  kernel :
    func : diag_embed

218
- op : diagonal
219 220 221 222 223 224 225 226
  args : (Tensor x, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DiagonalInferMeta
  kernel :
    func : diagonal
  backward : diagonal_grad

227
- op : digamma
228 229 230 231 232 233 234 235
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : digamma
  backward : digamma_grad

236
- op : dist
237 238 239 240 241 242 243 244
  args : (Tensor x, Tensor y, float p = 2.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DistInferMeta
  kernel :
    func : dist
  backward : dist_grad

245
- op : dot
246 247 248 249 250 251 252 253 254
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : DotInferMeta
  kernel :
    func : dot
    data_type : x
  backward : dot_grad

255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280
- op : eig
  args: (Tensor x)
  output: Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  infer_meta:
    func: EigInferMeta
  kernel:
    func: eig
  backward: eig_grad

- op : eigh
  args : (Tensor x, str UPLO = "L")
  output : Tensor(out_w), Tensor(out_v)
  infer_meta :
    func : EighInferMeta
  kernel :
    func : eigh
  backward : eigh_grad

- op : eigvals
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : EigvalsInferMeta
  kernel :
    func : eigvals

281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291
- op : elu
  args : (Tensor x, float alpha = 1.0f)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : elu
  inplace : (x -> out)
  backward : elu_grad

292 293 294 295 296 297 298 299
- op : equal_all
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : CompareAllInferMeta
  kernel :
    func : equal_all

300
- op : erf
301 302 303 304 305 306 307 308
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : erf
  backward : erf_grad

309
- op : erfinv
310 311 312 313 314 315 316 317 318
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : erfinv
  inplace : (x -> out)
  backward : erfinv_grad

319 320 321 322 323 324 325 326 327 328
- op : exp
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : exp
  inplace : (x -> out)
  backward : exp_grad

329 330 331 332 333 334 335 336 337 338
- op : expm1
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : expm1
  backward : expm1_grad

339
- op : fft_c2c
F
Feiyu Chan 已提交
340 341 342 343 344 345 346 347
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTC2CInferMeta
  kernel :
    func : fft_c2c
  backward : fft_c2c_grad

348
- op : fft_c2r
F
Feiyu Chan 已提交
349 350 351 352 353 354 355 356
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, int64_t last_dim_size=0L)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTC2RInferMeta
  kernel :
    func : fft_c2r
  backward : fft_c2r_grad

357
- op : fft_r2c
F
Feiyu Chan 已提交
358 359 360 361 362 363 364 365
  args : (Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, bool onesided)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : FFTR2CInferMeta
  kernel :
    func : fft_r2c
  backward : fft_r2c_grad

366 367 368 369 370 371 372 373 374 375
- op : fill_diagonal_tensor
  args : (Tensor x, Tensor y, int64_t offset = 0, int dim1 = 0, int dim2 = 1)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : FillDiagonalTensorInferMeta
  kernel :
    func : fill_diagonal_tensor
  inplace : (x -> out)
  backward : fill_diagonal_tensor_grad

376 377 378 379 380 381 382 383 384
- op : flip
  args : (Tensor x, int[] axis)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : FlipInferMeta
  kernel :
    func : flip
  backward : flip_grad

385 386 387 388 389 390 391 392 393 394
- op : floor
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : floor
  inplace : (x -> out)
  backward : floor_grad

395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422
- op : fold
  args: (Tensor x, int[] output_sizes, int[] kernel_sizes,  int[] strides, int[] paddings, int[] dilations)
  output: Tensor(out)
  infer_meta:
    func: FoldInferMeta
  kernel:
    func: fold
  backward: fold_grad

- op : gather_tree
  args : (Tensor ids, Tensor parents)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : GatherTreeMeta
  kernel :
    func : gather_tree
    data_type : ids

- op : gelu
  args : (Tensor x,  bool approximate = false)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param: [x]
  kernel :
    func : gelu
  backward : gelu_grad

423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433
- op : grid_sample
  args : (Tensor x, Tensor grid, str mode = "bilinear", str padding_mode = "zeros", bool align_corners = true)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : GridSampleBaseInferMeta
    param : [x, grid]
  kernel:
    func : grid_sample
    data_type : x
  backward : grid_sample_grad

434 435 436 437 438 439 440 441 442
- op : gumbel_softmax
  args : (Tensor x, float temperature = 1.0, bool hard = false, int axis = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : GumbelSoftmaxInferMeta
  kernel :
    func : gumbel_softmax
  backward : gumbel_softmax_grad

443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462
- op : hardshrink
  args : (Tensor x, float threshold = 0.5)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_shrink
  backward : hardshrink_grad

- op : hardsigmoid
  args : (Tensor x, float slope = 0.2, float offset = 0.5)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : hard_sigmoid
  backward : hardsigmoid_grad

463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499
- op : histogram
  args : (Tensor input, int64_t bins = 100, int min = 0, int max = 0)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : HistogramInferMeta
  kernel :
    func : histogram

- op : index_sample
  args : (Tensor x, Tensor index)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : IndexSampleInferMeta
  kernel :
    func : index_sample
    data_type : x
  backward : index_sample_grad

- op : index_select
  args : (Tensor x, Tensor index, int axis = 0)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IndexSelectInferMeta
  kernel :
    func : index_select
    data_type : x
  backward : index_select_grad

- op : inverse
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : InverseInferMeta
  kernel :
    func : inverse
  backward : inverse_grad

500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555
- op : is_empty
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IsEmptyInferMeta
  kernel :
    func : is_empty

- op : isfinite
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
    func : isfinite {dense -> dense},
           infinite_sr {selected_rows -> selected_rows}

- op : isinf
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
    func : isinf {dense -> dense},
           isinf_sr {selected_rows -> selected_rows}

- op : isnan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : IsfiniteInferMeta
  kernel :
    func : isnan {dense -> dense},
           isnan_sr {selected_rows -> selected_rows}

- op : kthvalue
  args : (Tensor x, int k = 1, int axis = -1, bool keepdim = false)
  output : Tensor(out), Tensor(indices)
  infer_meta :
    func : KthvalueInferMeta
  kernel :
    func : kthvalue
  backward : kthvalue_grad

- op : label_smooth
  args : (Tensor label, Tensor prior_dist, float epsilon = 0.0f)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [label]
  kernel :
    func : label_smooth
    data_type : label
  optional : prior_dist
  backward : label_smooth_grad

556 557 558 559 560 561 562 563 564 565
- op : leaky_relu
  args : (Tensor x, float negative_slope = 0.02f)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : leaky_relu
  backward : leaky_relu_grad

566
- op : lgamma
567 568 569 570 571 572
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : lgamma
F
Feiyu Chan 已提交
573
  backward : lgamma_grad
574

575 576 577 578 579 580 581 582 583
- op : log
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log
  backward: log_grad

584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629
- op : log10
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log10
  backward: log10_grad

- op : log1p
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log1p
  backward: log1p_grad

- op : log2
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : log2
  backward: log2_grad

- op : logit
  args : (Tensor x, float eps = 1e-6f)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : logit
  backward : logit_grad

- op : logsigmoid
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : logsigmoid
  backward : logsigmoid_grad

630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657
- op : masked_select
  args : (Tensor x, Tensor mask)
  output : Tensor (out)
  infer_meta :
    func : MaskedSelectInferMeta
  kernel :
    func : masked_select
    data_type : x
  backward : masked_select_grad

- op : matrix_power
  args : (Tensor x, int n)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MatrixPowerInferMeta
  kernel :
    func : matrix_power
  backward : matrix_power_grad

- op : maxout
  args : (Tensor x, int groups, int axis = 1)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : MaxOutInferMeta
  kernel :
    func : maxout
  backward : maxout_grad

658
- op : mv
659 660 661 662 663 664 665 666
  args : (Tensor x, Tensor vec)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : MvInferMeta
  kernel :
    func : mv
  backward : mv_grad

667 668 669 670 671 672 673 674 675
- op : npu_identity
  args : (Tensor x, int format = -1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : npu_identity

676
- op : poisson
677 678 679 680 681 682 683 684
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : poisson
  backward : poisson_grad

685 686 687 688 689 690 691 692 693 694
- op : reciprocal
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : reciprocal
  inplace : (x -> out)
  backward : reciprocal_grad

695 696 697 698 699 700 701 702 703 704
- op : relu
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : relu
  inplace : (x -> out)
  backward : relu_grad

705 706 707 708 709 710 711 712 713 714
- op : round
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : round
  inplace : (x -> out)
  backward : round_grad

715 716 717 718 719 720 721 722 723 724
- op : rsqrt
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : rsqrt
  inplace : (x -> out)
  backward : rsqrt_grad

725 726 727 728 729 730 731 732 733 734
- op : send_uv
  args : (Tensor x, Tensor y, Tensor src_index, Tensor dst_index, str message_op = "ADD")
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : SendUVInferMeta
  kernel :
    func : send_uv
    data_type : x
  backward : send_uv_grad

735 736 737 738 739 740 741 742 743
- op : sigmoid
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sigmoid
  backward : sigmoid_grad

744 745 746 747 748 749 750 751 752
- op : silu
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : silu
  backward : silu_grad

753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770
- op : sin
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sin
  backward : sin_grad

- op : sinh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sinh
  backward : sinh_grad

771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800
- op : softplus
  args : (Tensor x, float beta = 1.0, float threshold = 20.0f)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : softplus
  backward : softplus_grad

- op : softshrink
  args : (Tensor x, float threshold = 0.5)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : softshrink
  backward : softshrink_grad

- op : softsign
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : softsign
  backward : softsign_grad

801
- op : solve
802 803 804 805 806 807 808 809 810
  args : (Tensor x, Tensor y)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : SolveInferMeta
  kernel :
    func : solve
    data_type : x
  backward : solve_grad

811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831
- op : sqrt
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : sqrt {dense -> dense},
           sqrt_sr {selected_rows -> selected_rows}
  inplace : (x -> out)
  backward : sqrt_grad

- op : square
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : square {dense -> dense},
           square_sr {selected_rows -> selected_rows}
  backward : square_grad

832 833 834 835 836 837 838 839 840
- op : tan
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tan
  backward : tan_grad

841 842 843 844 845 846 847 848 849 850
- op : tanh
  args : (Tensor x)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tanh
  inplace : (x -> out)
  backward : tanh_grad

851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869
- op : tanh_shrink
  args : (Tensor x)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : tanh_shrink
  backward : tanh_shrink_grad

- op : thresholded_relu
  args : (Tensor x, float threshold = 1.0)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
    param : [x]
  kernel :
    func : thresholded_relu
  backward : thresholded_relu_grad

870
- op : trace
871 872 873 874 875 876 877 878
  args : (Tensor x, int offset = 0, int axis1 = 0, int axis2 = 1)
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : TraceInferMeta
  kernel :
    func : trace
  backward : trace_grad

879
- op : trunc
880
  args : (Tensor input)
881 882 883 884 885 886
  output : Tensor
  infer_meta :
    func : UnchangedInferMeta
  kernel :
    func : trunc
  backward : trunc_grad
887 888 889 890 891 892 893 894 895

- op : unfold
  args : (Tensor x, int[] kernel_sizes, int[] strides, int[] paddings, int[] dilations)
  output : Tensor(out)
  infer_meta :
    func : UnfoldInferMeta
  kernel :
    func : unfold
  backward : unfold_grad