【合入来源】

如有社区issue，请关联issue链接
https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/3416
请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）

需求
问题单
issue/工单
重构优化
资料更新

【修改方案】

在npu_support.py里面针对T5网络增加dropout算子保序副作用

【资料变更】

否

【接口变更】

不涉及

【功能验证】

本地验证通过

【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

Pull Request已成功合入, 合并人@ascend-robot

（感谢 lihui 的贡献）

lihui成员

11 天前创建了 pull request，commit dc3e8cb4

atomgit-bot

11 天前评论：

变更摘要

此 PR 将 native_dropout 操作的副作用注册（_register_effectful_op）从全局的 torch_npu/_inductor/dvm/decomp.py 迁移到 benchmarks/torchbench/npu_support.py 中 T5 模型的专用补丁函数 _patch_model_24 内，缩小了该注册的影响范围，使其仅在 T5 模型的 benchmark 测试场景下生效。

主要改动

native_dropout 副作用注册位置迁移：将 _register_effectful_op(torch.ops.aten.native_dropout.default, _EffectType.ORDERED) 从 torch_npu/_inductor/dvm/decomp.py 的全局初始化代码中移除，改为在 benchmarks/torchbench/npu_support.py 的 _patch_model_24 函数内执行，使该注册仅对 T5 模型生效。
移除 decomp.py 中的相关导入：删除了 torch_npu/_inductor/dvm/decomp.py 中从 torch._higher_order_ops.effects 导入的 _EffectType 和 _register_effectful_op，避免全局引入不必要的副作用注册。