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验证说明

API 类型

/ 为纯 Python 接口，不涉及硬件算子，按新验收标准 1.2 ① 无需新增用例，仅提交 issue 说明 + 运行截图 + 支持情况验证。

支持情况验证

Ascend NPU 不支持 float64 的 linalg.vector_norm、dot、mm、relu 等算子，因此：

• 无法在 NPU 上运行（内部 linalg.vector_norm 不支持 float64）
• 在 NPU 上支持 float64 的 mul、sin/cos、exp、sum、线性函数等运算

验证命令：

运行截图

验证说明

API 类型

torch.autograd.gradcheck / torch.autograd.gradgradcheck 为纯 Python 接口，不涉及硬件算子。按新验收标准 1.2 ①，无需新增用例，仅提交 issue 说明 + 运行截图 + 验证支持情况。

支持情况验证

Ascend NPU 不支持 float64 的 linalg.vector_norm、dot、mm、relu 等算子，因此：

• fast_mode=True 无法在 NPU 上运行（内部 linalg.vector_norm 不支持 float64）
• slow_mode=False 在 NPU 上支持 float64 的 mul、sin/cos、exp、sum、线性函数等运算

验证命令：

import torch
from torch.autograd import gradcheck, gradgradcheck

def f(x): return x.mul(5)
x = torch.rand(10, dtype=torch.float64, device="npu", requires_grad=True)
gradcheck(f, x, fast_mode=False)    # True
gradgradcheck(f, x, fast_mode=False)  # True

运行截图