【合入来源】

• 需求
• 问题单
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新 https://atomgit.com/Ascend/op-plugin/issues/186

【修改方案】

• 新增 torch_npu.batch_norm_reduce 自定义接口文档，补充产品支持、功能说明、函数原型、参数说明、返回值说明、约束说明和调用示例。
• 同步更新 torch_npu 自定义接口索引与 PyTorch API 菜单入口。
• 在 _op_plugin_docs.py 中补充 torch_npu.batch_norm_reduce 运行时 docstring，使 help(torch_npu.batch_norm_reduce) 可展示接口说明。
• 增强 batch_norm_reduce UT：
  • 覆盖多 shape、float32、float16 正常路径。
  • 增加 bfloat16 用例，并使用设备约束。
  • 增加 eps 不影响输出结果的测试。
  • 增加输入维度非法场景测试。
• 修正 batch_norm_reduce_meta 输出 dtype 为 float32，并同步修正 FakeTensor 测试断言。原因是 C++ 实现中 sum 和 square_sum 均通过 self.options().dtype(at::kFloat) 创建，真实执行输出 dtype 固定为 float32；原 meta 实现使用 self.dtype 构造输出，在 float16/bfloat16 输入场景下会与真实接口行为不一致。

【资料变更】

涉及资料变更。

新增 torch_npu.batch_norm_reduce 接口文档，并同步更新自定义接口列表、菜单入口和运行时 docstring。

【接口变更】

不涉及新增或修改已有接口签名。

本次补充的是已存在接口 torch_npu.batch_norm_reduce(input, eps) -> (Tensor, Tensor) 的文档、运行时说明和 UT 看护；未修改接口参数、返回值数量或调用方式。

【功能验证】

• python test/test_base_ops/test_batch_norm_reduce.py
  
• python test/core_tests/test_fake_tensor.py -k batch_norm_reduce
  

新增/变更内容已补充 UT 看护，覆盖基础数值语义、shape、dtype、eps行为、非法维度和 FakeTensor meta 行为。

【CheckList】

• 代码注释完备，正确记录错误日志
• 代码实现进行了返回值、空指针等校验
• PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等
• PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常