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ascend-robotascend-robotfix structured ops codegen
6818abea创建于 3 天前历史提交
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autograd
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!3598112 天前
templates
support strutured meta Co-authored-by: maoyuanpeng<maoyuanpeng@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36640 merge br_support_structure_ops_master into master support strutured meta Created-by: maoyuanpeng1 Commit-by: maoyuanpeng Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2110 - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 # 【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 See merge request: Ascend/pytorch!366405 天前
__init__.py
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!3598112 天前
codegen_ops_info.py
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!3598112 天前
custom_functions.py
[feat] exposed customed api Co-authored-by: chenshuai<chenshuai81@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !31346 merge feat_34 into master [feat] exposed customed api Created-by: culechan Commit-by: chenshuai Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 对自定义算子做暴露处理 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” # 【功能验证】 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!313462 个月前
gen_backend_stubs.py
fix structured ops codegen Co-authored-by: maoyuanpeng<maoyuanpeng@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37198 merge br_fix_structured_ops_codegen_master into master fix structured ops codegen Created-by: maoyuanpeng1 Commit-by: maoyuanpeng Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2187 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2110 - [ ] 需求 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 该问题为PTA支持structured算子代码合入之后出现，直接原因是cat算子的输入tensor device id 为1，但是全局device id未被设置为1，仍然为0。 解决方案： 按照原生pytorch structured算子类似方法，在 structured_xxx_out_functional/ structured_xxx_out_out 等类中的set_output_strided和set_output_raw_strided方法中添加 device_guard。将遗漏的tensor_data_unsafe check和NPURecordFunction guard一并添加。 修改之前cat算子的注册函数wrapper_NPU_cat： ``` struct structured_cat_out_functional final : public at_npu::native::structured_cat_out { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { xxx } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { xxx } xxx }; at::Tensor wrapper_NPU_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { c10::optional<at::Device> common_device = at::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_NPU_cat", "tensors"); const bool op_hook_enabled = C10_UNLIKELY(at_npu::native::env::CheckOpHookEnable()); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PreHook("cat", tensors, dim); } structured_cat_out_functional op; op.meta(tensors, dim); op.impl(tensors, dim, op.outputs_[0]); auto op_hook_result = std::move(op.outputs_[0]); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PostHook(op_hook_result); } return op_hook_result; } ``` 修改之后cat算子的注册函数wrapper_NPU_cat： ``` struct structured_cat_out_functional final : public at_npu::native::structured_cat_out { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); // 增加device_guard } xxx } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); // 增加device_guard } xxx } xxx }; at::Tensor wrapper_NPU_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { c10::optional<at::Device> common_device = at::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_NPU_cat", "tensors"); if (c10_npu::get_npu_data_unsafe_flag()) { // 补充了data_unsafe_check c10_npu::check_npu_tensor_is_safe(tensors); } #ifndef BUILD_LIBTORCH torch_npu::profiler::NPURecordFunction guard; // 补充了data_unsafe_check #endif const bool op_hook_enabled = C10_UNLIKELY(at_npu::native::env::CheckOpHookEnable()); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PreHook("cat", tensors, dim); } structured_cat_out_functional op; op.meta(tensors, dim); op.impl(tensors, dim, op.outputs_[0]); auto op_hook_result = std::move(op.outputs_[0]); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PostHook(op_hook_result); } return op_hook_result; } ``` 原生pytorch cuda cat算子的注册函数wrapper_CUDA_cat： ``` struct structured_cat_out_cuda_functional final : public at::native::structured_cat_out_cuda { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); } outputs_[output_idx] = create_out(sizes, strides, options); if (!names.empty()) { namedinference::propagate_names(outputs_[output_idx], names); } // super must happen after, so that downstream can use maybe_get_output // to retrieve the output } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); } outputs_[output_idx] = create_out(sizes, strides, options); if (!names.empty()) { namedinference::propagate_names(outputs_[output_idx], names); } // super must happen after, so that downstream can use maybe_get_output // to retrieve the output } const Tensor& maybe_get_output(int64_t output_idx) override { return outputs_[output_idx]; } std::array<Tensor, 1> outputs_; c10::cuda::OptionalCUDAGuard guard_; }; at::Tensor wrapper_CUDA_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { std::optional<Device> common_device = std::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_CUDA_cat", "tensors"); structured_cat_out_cuda_functional op; auto precompute = op.meta(tensors, dim); (void)precompute; op.impl(tensors, precompute.dim, precompute.valid, precompute.all_contiguous, precompute.all_same_dtype, precompute.all_same_sizes_and_stride, precompute.memory_format, op.outputs_[0]); return std::move(op.outputs_[0]); } ``` # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 问题单中的脚本已测试通过。 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!371983 天前
gen_functionalization_type.py
[feature] add torchnpugen packages Co-authored-by: liangsongwei<liangsongwei@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !30021 merge master into master [feature] add torchnpugen packages Created-by: liangsongwei Commit-by: liangsongwei Merged-by: ascend-robot Description: <!-- Thanks for sending a pull request! --> **What type of PR is this?** > Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: > > /kind bug > /kind task > /kind feature **What does this PR do / why do we need it**: **Which issue(s) this PR fixes**: <!-- *Automatically closes linked issue when PR is merged. Usage: Fixes #<issue number>, or Fixes (paste link of issue). --> Fixes # **Special notes for your reviewers**: See merge request: Ascend/pytorch!300214 个月前
gen_npu_c_shim.py
add npu_nosupported_ops: _scaled_mm and _scaled_grouped_mm Co-authored-by: wencaiwen<caiwen13@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36980 merge master into master add npu_nosupported_ops: _scaled_mm and _scaled_grouped_mm Created-by: wencaiwen Commit-by: wencaiwen Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） 关联issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2147 在torchnpugen/gen_npu_c_shim.py中增加 npu_nosupported_ops（需要新增对齐torch原生的算子：_scaled_mm&_scaled_grouped_mm）即可绕过 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 在本地编译通过 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!369804 天前
utils.py
fix structured ops codegen Co-authored-by: maoyuanpeng<maoyuanpeng@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37198 merge br_fix_structured_ops_codegen_master into master fix structured ops codegen Created-by: maoyuanpeng1 Commit-by: maoyuanpeng Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2187 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2110 - [ ] 需求 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 该问题为PTA支持structured算子代码合入之后出现，直接原因是cat算子的输入tensor device id 为1，但是全局device id未被设置为1，仍然为0。 解决方案： 按照原生pytorch structured算子类似方法，在 structured_xxx_out_functional/ structured_xxx_out_out 等类中的set_output_strided和set_output_raw_strided方法中添加 device_guard。将遗漏的tensor_data_unsafe check和NPURecordFunction guard一并添加。 修改之前cat算子的注册函数wrapper_NPU_cat： ``` struct structured_cat_out_functional final : public at_npu::native::structured_cat_out { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { xxx } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { xxx } xxx }; at::Tensor wrapper_NPU_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { c10::optional<at::Device> common_device = at::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_NPU_cat", "tensors"); const bool op_hook_enabled = C10_UNLIKELY(at_npu::native::env::CheckOpHookEnable()); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PreHook("cat", tensors, dim); } structured_cat_out_functional op; op.meta(tensors, dim); op.impl(tensors, dim, op.outputs_[0]); auto op_hook_result = std::move(op.outputs_[0]); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PostHook(op_hook_result); } return op_hook_result; } ``` 修改之后cat算子的注册函数wrapper_NPU_cat： ``` struct structured_cat_out_functional final : public at_npu::native::structured_cat_out { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); // 增加device_guard } xxx } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); // 增加device_guard } xxx } xxx }; at::Tensor wrapper_NPU_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { c10::optional<at::Device> common_device = at::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_NPU_cat", "tensors"); if (c10_npu::get_npu_data_unsafe_flag()) { // 补充了data_unsafe_check c10_npu::check_npu_tensor_is_safe(tensors); } #ifndef BUILD_LIBTORCH torch_npu::profiler::NPURecordFunction guard; // 补充了data_unsafe_check #endif const bool op_hook_enabled = C10_UNLIKELY(at_npu::native::env::CheckOpHookEnable()); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PreHook("cat", tensors, dim); } structured_cat_out_functional op; op.meta(tensors, dim); op.impl(tensors, dim, op.outputs_[0]); auto op_hook_result = std::move(op.outputs_[0]); if (op_hook_enabled) { at_npu::native::OpHook::GetInstance().PostHook(op_hook_result); } return op_hook_result; } ``` 原生pytorch cuda cat算子的注册函数wrapper_CUDA_cat： ``` struct structured_cat_out_cuda_functional final : public at::native::structured_cat_out_cuda { void set_output_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); } outputs_[output_idx] = create_out(sizes, strides, options); if (!names.empty()) { namedinference::propagate_names(outputs_[output_idx], names); } // super must happen after, so that downstream can use maybe_get_output // to retrieve the output } void set_output_raw_strided( int64_t output_idx, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, TensorOptions options, DimnameList names ) override { auto current_device = guard_.current_device(); if (C10_UNLIKELY(current_device.has_value())) { TORCH_INTERNAL_ASSERT(*current_device == options.device(), "structured kernels don't support multi-device outputs"); } else { guard_.reset_device(options.device()); } outputs_[output_idx] = create_out(sizes, strides, options); if (!names.empty()) { namedinference::propagate_names(outputs_[output_idx], names); } // super must happen after, so that downstream can use maybe_get_output // to retrieve the output } const Tensor& maybe_get_output(int64_t output_idx) override { return outputs_[output_idx]; } std::array<Tensor, 1> outputs_; c10::cuda::OptionalCUDAGuard guard_; }; at::Tensor wrapper_CUDA_cat(const at::ITensorListRef & tensors, int64_t dim) { std::optional<Device> common_device = std::nullopt; (void)common_device; // Suppress unused variable warning c10::impl::check_and_update_common_device(common_device, tensors, "wrapper_CUDA_cat", "tensors"); structured_cat_out_cuda_functional op; auto precompute = op.meta(tensors, dim); (void)precompute; op.impl(tensors, precompute.dim, precompute.valid, precompute.all_contiguous, precompute.all_same_dtype, precompute.all_same_sizes_and_stride, precompute.memory_format, op.outputs_[0]); return std::move(op.outputs_[0]); } ``` # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 问题单中的脚本已测试通过。 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!371983 天前