add SiLU op

docs/inference_model_convertor/op_list.md

 # X2Paddle支持OP列表
-> 目前X2Paddle支持90+的TensorFlow OP，30+的Caffe Layer，80+的ONNX OP，110+的PyTorch Aten，10+的PyTorch Prim覆盖了大部分CV分类模型常用的操作。我们在如下列表中给出了目前X2Paddle支持的全部OP。
+> 目前X2Paddle支持90+的TensorFlow OP，30+的Caffe Layer，80+的ONNX OP，120+的PyTorch Aten，10+的PyTorch Prim覆盖了大部分CV分类模型常用的操作。我们在如下列表中给出了目前X2Paddle支持的全部OP。
 
 **注：** 目前，部分OP暂未支持，如您在转换过程中出现OP不支持的情况，可自行添加或反馈给我们。欢迎通过[ISSUE反馈](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/issues/new)的方式告知我们(模型名，代码实现或模型获取方式)，我们会及时跟进：）
 
@@ -109,7 +109,7 @@ Aten:
 | 105 | aten::where | 106 | aten::zeros |107|aten::zeros\_like|108|aten::bmm|
 | 109 | aten::sub\_ | 110 | aten:erf |111|aten::lstm|112|aten::gather|
 | 113 | aten::upsample\_nearest2d | 114 | aten::split\_with\_sizes | 115 | aten::sum | 116 | aten::instance_norm |
-| 117 | aten::bitwise_not | 118 | aten::bitwise_xor | 119 | aten::bitwise_and |  |  |
+| 117 | aten::bitwise_not | 118 | aten::bitwise_xor | 119 | aten::bitwise_and | 120 | aten::silu |
 
 Prim:
 | 序号 | OP | 序号 | OP | 序号 | OP | 序号 | OP |

x2paddle/op_mapper/pytorch2paddle/aten.py

@@ -4716,6 +4716,38 @@ def aten_sigmoid(mapper, graph, node):
     return current_inputs, current_outputs
 
 
+def aten_silu(mapper, graph, node):
+    """ 构造Silu激活的PaddleLayer。
+    TorchScript示例:
+        %result.3 : Tensor = aten::silu(%input.5)
+        参数含义:
+        %result.3 (Tensor): 输出，Silu后的结果。
+        %input.5 (Tensor): 需要Silu的Tensor。
+    注意: inplace这个参数在paddle中未实现
+    """
+    scope_name = mapper.normalize_scope_name(node)
+    op_name = name_generator("silu", mapper.nn_name2id)
+    output_name = mapper._get_outputs_name(node)[0]
+    layer_outputs = [op_name, output_name]
+    layer_inputs = {}
+    inputs_name, inputs_node = mapper._get_inputs_name(node)
+    # 获取当前节点输出的list
+    current_outputs = [output_name]
+    # 处理输入0，即%result.5
+    mapper._check_input(graph, inputs_node[0], inputs_name[0], current_outputs,
+                        scope_name)
+    layer_inputs["x"] = inputs_name[0]
+    # 获取当前节点输入的list
+    current_inputs = list(layer_inputs.values())
+
+    graph.add_layer(
+        "paddle.nn.Silu",
+        inputs=layer_inputs,
+        outputs=layer_outputs,
+        scope_name=scope_name)
+    return current_inputs, current_outputs
+
+
 def aten_sin(mapper, graph, node):
     """ 构造数学计算sin的PaddleLayer。
     TorchScript示例: