【合入来源】

• 需求

• 问题单

• issue/工单

• 重构优化

• 资料更新

• 关联 issue: https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2902

• pytorch 社区没有针对 torch._meta_registrations.register_meta 的独立测试用例，故新增该测试文件，用于验证该 API 的正确性。

【修改方案】

一、API 功能说明

torch._meta_registrations.register_meta(op_or_ops) 是 PyTorch 内部装饰器，用于将一个函数注册为一个或多个 ATen 算子的 meta 内核，并写入全局 meta_table。注册后，调用对应算子的 meta 实现时会执行被装饰的函数。该 API 为 PyTorch 私有接口。

二、测试用例完备性说明

PyTorch 官方 test/ 目录中没有直接调用 torch._meta_registrations.register_meta 的测试用例，现有测试仅通过 elementwise_meta 等内部路径间接使用，无法验证装饰器本身的注册行为。本次新增 test/test_library_meta_registrations.py，直接验证：

• 单算子注册到 meta_table；
• 多算子注册到同一 meta 内核；
• 装饰器返回原函数；
• 测试结束后恢复 meta_table 原状态，避免跨测试副作用。

三、版本适用范围

torch._meta_registrations.register_meta 为 PyTorch 内部私有接口，在 PyTorch v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 各目标分支均存在且函数签名一致，因此本测试用例需提交到上述全部分支。

四、NPU 适配

register_meta 与 meta_table 均为纯 Python 层注册逻辑，不涉及任何硬件相关计算、算子调用或设备内存操作，与 CPU/GPU/NPU 完全解耦。昇腾 NPU 环境下无需修改 API 源码，也不需要在测试中导入 torch_npu 或创建 NPU 张量，可直接复用。

【资料变更】

不涉及

torch._meta_registrations.register_meta 为 PyTorch 私有接口，按项目规范 docs/zh/api/native_api 中无需额外刷新资料。

【接口变更】

不涉及

仅新增测试用例，未修改任何业务代码。

【功能验证】

• v2.7.1 本地运行

  • 环境：Ubuntu 22.04 / Python 3.11.15 / PyTorch 2.7.1+cpu / Torch-NPU 2.7.1.post4 / CANN 9.0 / Ascend 910B3
  • 命令：TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 python test/test_library_meta_registrations.py
  • 结果：Ran 2 tests in 0.022s, OK

• v2.9.0 / v2.11.0 / v2.12.0 / master

  • 未在本地运行，对应分支已推送，由目标分支 CI 验证。

【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