【合入来源】

如有社区issue，请关联issue链接
公开issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1619

• 需求
• 问题单
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新

【修改方案】

1. 一致性分析：对 torch.fx.experimental.symbolic_shapes 模块中的5个API进行torchnpu迁移适配分析，包括
   PropagateUnbackedSymInts.output
   PropagateUnbackedSymInts.placeholder
   PropagateUnbackedSymInts.run
   PropagateUnbackedSymInts.run_node
   rebind_unbacked
2. 上游测试调研：分析PyTorch官方仓库（main分支）中这5个API的测试覆盖情况，发现上游无直接测试用例，仅有间接测试（通过 shape_prop.ShapeProp 和provenance 检查）
3. 下游版本排查：检查v2.7.1~v2.12.0共5个下游版本，确认所有版本均缺少这5个API的测试用例
4. 新增测试用例：在每个下游版本的 test/fx/ 目录下新建 test_fx_propagate_unbacked_symints.py 文件，覆盖全部5个API，使用NPU张量（device="npu"）验证各API在NPU设备下的正确性
5. 测试验证：所有5个版本的测试用例均已通过验证

新增用例必要性分析：

1. PropagateUnbackedSymInts.run/run_node：上游 test/fx/test_fx_traceback.py::test_graph_provenance 通过 AOT export 路径间接覆盖，但缺少 NPU设备路径验证
2. PropagateUnbackedSymInts.placeholder/output：继承自 torch.fx.Interpreter，上游无独立断言
3. rebind_unbacked：上游通过 ShapeProp/FakeTensorProp/export 路径间接覆盖，但缺少 NPU 验证
   结论：属于「迁移上游间接覆盖 + NPU 设备路径补齐 + 弱覆盖补独立断言」，不是重复建设

【资料变更】

经核查官方文档目录，本次涉及的 API 属于 torch.fx.experimental 下的编译期实验性内部接口，非对外暴露的常规 Native API，无需在文档中补充登记。

【接口变更】

不涉及

【功能验证】

测试场景：验证 PropagateUnbackedSymInts 类和 rebind_unbacked 函数在NPU张量下的功能正确性
测试方法：

1. 新增UT测试用例文件 test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py
2. 使用 torch.tensor([1, 0, 1, 0], device="npu") 创建NPU张量
3. 通过 torch.export.export 导出模型并获取fake tensor
4. 在fake_mode上下文中调用各API进行验证
   测试用例覆盖：

本 PR 不是对上游已有测试文件进行 NPU 适配，因此不涉及 test_upstream patch 文件修改。
测试命令及结果：
python /workspace/user_data/pytorch-v2.10.0/test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py

【CheckList】

PR提交人对以下CheckList自检项进行全量自检，自检通过或不涉及，均修改 [ ] 为 [x]

• 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