【合入来源】

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请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）

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• 问题单
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新

RFC：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/3810

前置依赖：https://gitcode.com/Ascend/op-plugin/merge_requests/5761

op-plugin 修改进入 PTA 官方基线后，本 PR 才能合入。

【修改方案】

1. 删除 torch_npu/utils/_module.py 中复制自 PyTorch 官方实现的 _lstm_forward。
2. 删除 _apply_module_patch() 中对 torch.nn.modules.rnn.LSTM.forward 的 monkey patch 注册。
3. torch.nn.LSTM.forward 恢复使用 PyTorch 官方 torch.nn.modules.rnn.LSTM.forward。
4. PackedSequence LSTM 的后端适配由前置 op-plugin PR 负责：
   • ACLop fallback 保持 CPU batch_sizes，由 ACLop 内部完成 packed 输出二维 reshape；
   • ACLNN 主路径将 batch_sizes 迁移至 packed data 所在设备，并在返回时完成 packed 输出二维 reshape。
5. 不修改 PyTorch 官方代码、dense LSTM 计算逻辑或 third_party/op-plugin 子模块指针。

调用路径：

torch.nn.LSTM
    ↓
PyTorch torch.nn.modules.rnn.LSTM.forward
    ↓
torch._VF.lstm / aten::lstm
    ↓
op-plugin packed LSTM adapter

【资料变更】

不涉及。

【接口变更】

不涉及。

【功能验证】

官方实现来源

导入 torch_npu 后确认：

torch.nn.LSTM.forward.__module__：torch.nn.modules.rnn
源码文件：torch/nn/modules/rnn.py
torch_npu.utils._module._lstm_forward：不存在

迁移行为 A/B

使用相同脚本、随机种子、模型参数和输入数据，对保留 Python patch 与删除 patch 后的环境进行比较。

覆盖 16 个 packed 场景、4 个 dense 场景和 4 个 packed 3/4 层既有能力边界：

总场景数：24
支持场景：20，两个环境均成功且逐元素完全一致
既有能力边界：4，两个环境均失败
支持场景 output/h_n/c_n 最大绝对差：0
NPU 与 CPU 最大绝对误差：1.1920929e-7

packed 3/4 层场景的失败范围保持不变；异常类型和错误信息不作为等价性结论。

确定性与 Profiling

固定随机种子 20260813，启用确定性算法，使用 eval() 和 dropout=0。16 个 packed 场景和 4 个 dense 场景分别重复 5 次。

保留 patch 环境进程内一致：20/20
删除 patch 环境进程内一致：20/20
两个环境逐元素一致：20/20
output/h_n/c_n 最大绝对差：0
三类输出 SHA-256 一致：20/20

FP32 单层 packed LSTM 主路径在两个环境中的关键 Profiler 事件一致，均调用 aclnnLSTM 和 aclnnStack。删除 Python patch 后不再出现 patch 引入的 aten::item、aten::_local_scalar_dense，没有新增计算事件。

前置 op-plugin 路径验证

使用包含前置 PR 的构建库验证：

• jit_compile=True 的 ACLop 直调通过，CPU batch_sizes 保持 CPU，输出 [15, 6]，可执行 pad_packed_sequence；
• ACLNN 主路径调用 aclnnLSTM；
• 参数数量、BF16、混合 dtype fallback 均调用 npu_lstm_data；
• 隐藏 aclnnLSTM 符号后，兼容 fallback 调用 npu_lstm_data；
• 上述路径输出均为 [15, 6]。

LSTM 定向回归：

Ran 9 tests in 7.629s
OK

本 PR 只删除 monkey patch，不新增或修改测试文件；专项验证代码和日志不随 PR 提交。

【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