已合并
Enable deterministic computation for MaxUnpool1d, 2d, 3d in Inductor #29873
yvjc创建于 1月21日
Enable deterministic computation for MaxUnpool1d, 2d, 3d in Inductor #29873
已合并
从已删除 :deter271合入到Ascend/pytorchv2.7.1
Pull Request已成功合入, 合并人@ascend-robot
（感谢 yvjc 的贡献）
ascend-robot
1月21日 评论：
1月21日 评论：
AtlasAccount
1月21日 评论：
1月21日 评论：
ascend-robot
1月21日 评论：
1月21日 评论：
以下是根据您提交的修改文件推荐的Reviewer和Committer序列，需各模块评审通过后方可合入
| Module List | Reviewers | Committers |
|---|---|---|
| repo-Ascend/pytorch | guoguanghao, wangchao430, zhaozhijie, liwei386, zhanj | liwei386, shaoyf, yangkaixin, medivh-x, anyrenwei |
1月21日 添加了label：ascend-cla/yes
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1月30日 添加了label：lgtm
zhangqiongwen
2月4日 评论：
2月4日 评论：
/approve
2月4日 添加了label：approved
ascend-robot
2月4日 评论：
2月4日 评论：
Review Guide
This Pull-Request Passes Review.
Committers who wrote a comment of /approve are: zichun_ye, wangchao430, zqwenn.
Reviewers who wrote a comment of /lgtm are: zichun_ye, wangchao430, zqwenn.
2月4日 合入了pull request
What type of PR is this?
What does this PR do / why do we need it:
在Inductor中为MaxUnpool1d、MaxUnpool2d、MaxUnpool3d操作启用确定性计算。通过重新实现torch._decomp.decompositions._max_unpoolnd分解函数，确保在NPU设备上使用torch.compile编译时，MaxUnpool操作能够产生确定性的输出结果，与PyTorch的确定性算法行为保持一致。
Which issue(s) this PR fixes:
Fixes #
Special notes for your reviewers:
该PR包含了对MaxUnpool1d、2d、3d的单元测试，测试覆盖了float16和float32数据类型，以及不同的kernel_size和stride参数组合，验证了Inductor编译前后的结果一致性。