/
backward.yaml
221 lines (201 loc) · 6.22 KB
/
backward.yaml
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
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
87
88
89
90
91
92
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
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
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
- backward_api : atan2_grad
forward : atan2 (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
infer_meta :
func : GeneralBinaryGradInferMeta
param : [x, y]
kernel :
func : atan2_grad
- 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_solve (Tensor x, Tensor y, bool upper) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad, bool upper)
output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
infer_meta :
func : GeneralBinaryGradInferMeta
param : [x, y]
kernel :
func : cholesky_solve_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
data_type : out_grad
- backward_api : diag_grad
forward : diag (Tensor x, int offset, float padding_value) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor out_grad, int offset)
output : Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : UnchangedInferMeta
param : [x]
kernel :
func : diag_grad
data_type : out_grad
no_need_buffer : x
- 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
data_type : out_grad
no_need_buffer : x
- 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
- backward_api : dot_grad
forward : dot (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out_grad)
output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
infer_meta :
func : GeneralBinaryGradInferMeta
param : [x, y]
kernel :
func : dot_grad
data_type : out_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 : erfinv (Tensor x) -> Tensor(out)
args : (Tensor out, Tensor out_grad)
output : Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : UnchangedInferMeta
param : [out]
kernel :
func : erfinv_grad
- backward_api : fft_c2c_grad
forward: fft_c2c(Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward) -> Tensor(out)
args : (Tensor out_grad, int64_t[] axes, str normalization, bool forward)
output: Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : UnchangedInferMeta
param : [out_grad]
kernel :
func : fft_c2c_grad
- backward_api : fft_c2r_grad
forward: fft_c2r(Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, int64_t last_dim_size) -> Tensor(out)
args : (Tensor out_grad, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, int64_t last_dim_size)
output: Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : FFTC2RGradInferMeta
kernel :
func : fft_c2r_grad
data_type: out_grad
- backward_api : fft_r2c_grad
forward: fft_r2c(Tensor x, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, bool onesided) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor out_grad, int64_t[] axes, str normalization, bool forward, bool onesided)
output: Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : UnchangedInferMeta
param : [x]
kernel :
func : fft_r2c_grad
data_type: out_grad
no_need_buffer: x
- backward_api : graph_send_uv_grad
forward : graph_send_uv (Tensor x, Tensor y, Tensor src_index, Tensor dst_index, str message_op = "ADD") -> Tensor(out)
args: (Tensor x, Tensor y, Tensor src_index, Tensor dst_index, Tensor out_grad, str message_op = "ADD")
output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
infer_meta :
func : GeneralBinaryGradInferMeta
param : [x, y]
kernel :
func : graph_send_uv_grad
data_type : x
- 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 : 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]
kernel :
func : mv_grad
- backward_api : poisson_grad
forward : poisson (Tensor x) -> Tensor(out)
args : (Tensor out_grad)
output : Tensor(x_grad)
infer_meta :
func : UnchangedInferMeta
param : [out_grad]
kernel :
func : poisson_grad
- backward_api : solve_grad
forward : solve (Tensor x, Tensor y) -> Tensor(out)
args : (Tensor x, Tensor y, Tensor out, Tensor out_grad)
output : Tensor(x_grad), Tensor(y_grad)
infer_meta :
func : GeneralBinaryGradInferMeta
param : [x, y]
kernel :
func : solve_grad
- 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
data_type : out_grad
no_need_buffer : x
- 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