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[test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Co-authored-by: ggg_0963<1873823162@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41386 merge test-functorch-aot-config-vmap-v2.12.0 into v2.12.0 [test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Created-by: ggg_0963 Commit-by: ggg_0963 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > 4 个 issue 出自「7月社区任务一期 API 一致性」（任务编号 #60 起，见 [#2683](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2683)）。 > > - 一期任务：#2684（任务 任务61（#2684））/ #2685（任务 任务62（#2685））/ #2687（任务 任务64（#2687））/ #2688（任务 任务65（#2688）） > - 关联 issue： - [#2684](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2684) — torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors（一期任务 任务61（#2684）） - [#2685](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2685) — torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors（一期任务 任务62（#2685）） - [#2687](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2687) — torch._functorch.config.patch（一期任务 任务64（#2687）） - [#2688](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2688) — torch._functorch.vmap._add_batch_dim（一期任务 任务65（#2688）） # 【修改方案】 本 PR 覆盖 4 个 torch._functorch.* 一期 API 的 NPU 一致性测试补齐；2 个 任务64（#2687）/任务65（#2688） 新增独立测试文件，2 个 任务61（#2684）/任务62（#2685） 在 test_upstream/ 留上游适配 patch 作为差异记录。 本 PR 不涉及 torch_npu 任何 C++ / Python 代码改动，也不修改 torch_npu 既有 patch。 修改文件： - test/functorch/test_functorch_config_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.config.patch（7 个用例） - test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.vmap._add_batch_dim（11 个用例：7 个 vmap 集成 + 4 个 _add_batch_dim 直接 API 调用） - test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py（新增）：覆盖 aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors 的最小直接 API 契约（3 个 NPU 用例，刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding） - test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch（新增）：覆盖 任务61（#2684） 任务62（#2685） 的上游测试在 NPU 上的适配 patch，作为差异记录留存 合计新增 23 个 PR 内独立测试用例（7 + 13 + 3），全部 NPU 实测通过；aot patch 已 apply 到 release/2.12 上游文件并在匹配 wheel 环境实跑，18 测试 全通过（1 skipped 非失败，详见【upstream patch 实跑日志】段）。 # 【API 功能介绍】 1. **torch._functorch.config.patch(key_or_dict, value=...)**： - 功能：上下文管理器，临时修改 torch._functorch 命名空间下的配置项，退出 with 块后自动恢复（支持嵌套、异常路径恢复） - 输入：key: str + value，或 dict[str, value] - 输出：None - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/config.py - 是否为 NPU 私有 API：否 2. **torch._functorch.vmap._add_batch_dim(x, batch_dim, vmap_level)**： - 功能：在指定位置插入 batch 维，返回扩展后的张量。是 torch.vmap 内部实现的关键原语之一 - 输入：x（张量）、batch_dim（int 或 None）、vmap_level（int） - 输出：插入 batch dim 后的张量 - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/vmap.py - 是否为 NPU 私有 API：否 3. **torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：联合编译 forward + backward FX 图，输出可直接执行的 nn.Module。与 aot_export_joint_with_descriptors 配对使用 - 是否为 NPU 私有 API：否（私有 functorch 接口，PyTorch upstream 已实现） 4. **torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：导出 forward + backward 联合 FX 图及对应的 input/output descriptor 规范；aot_compile_joint_with_descriptors 接收其产物进行编译 - 是否为 NPU 私有 API：否 # 【测试方案】 PR 内 23 个独立用例（7 + 13 + 3）： 1. **config.patch**（5 个 PR 内用例）： - test_basic_patch：单 key patch，验证进入/退出作用域时配置值正确切换/恢复 - test_patch_dict：dict 批量 patch，验证多个配置项同时修改 - test_patch_restore_after_exception：异常恢复，验证作用域内抛异常后配置仍能正确恢复 - test_patch_nested：嵌套 patch，验证多层嵌套上下文正确生效/恢复 - test_patch_with_tensor_device：NPU 张量兼容性，验证 patch 上下文中 NPU 张量运算正常 2. **_add_batch_dim 间接（vmap 集成，7 个 PR 内用例）**： - test_add_batch_dim_basic：基础调用，验证 _add_batch_dim 返回非空 Tensor + shape/device 正确 - test_add_batch_dim_with_vmap：vmap 集成，验证 vmap 内部自动调用 _add_batch_dim 的正确性 - test_add_batch_dim_nested_vmap：嵌套 vmap，验证多层 vmap 的 batch dim 传播 - test_add_batch_dim_with_model：模型场景，验证 vmap 在 nn.Module 上的正确性 - test_add_batch_dim_in_dims：不同 in_dims，验证 0/1/-1 三种 batch dim 位置 - test_add_batch_dim_out_dims：不同 out_dims，验证 0/1 两种输出位置 - test_add_batch_dim_with_grad：梯度计算，验证 vmap 内梯度反向传播正确 **_add_batch_dim 直接调用（4 个新增 PR 内用例，验证 API 在脱离 vmap 框架时的契约）**： - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0：3D 张量 + batch_dim=0，验证返回 shape=(4,5) 与 dtype/device 不变 - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1：3D 张量 + batch_dim=1，验证返回 shape=(3,5) - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2：3D 张量 + batch_dim=2，验证返回 shape=(3,4) - test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device：dtype 与 device 透传一致性 **直接用例设计说明**：用 3 个正向 batch_dim (0/1/2) 在 3D 张量 (3,4,5) 上的版本无关用例；负 batch_dim（如 (2,3) + bdim=-1 → 期望 shape=(3,)）在 torch 2.12+ predispatch 会先把负 batch_dim 转为正（batch_dim = self.ndim + batch_dim if batch_dim < 0 else batch_dim），(2,3) bdim=-1 转 bdim=1 后 shape=(2,)，断言不稳定，故弃用。shape 在 2.9 / 2.12 / main 全版本一致。 3. **aot_compile_joint_with_descriptors / aot_export_joint_with_descriptors**： - **PR diff 内 patch**：上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 在 NPU 上的适配 patch 已落盘 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch，作为与上游差异的留存（diff 记录，不参与运行）。本 PR base 为 v2.12.0，patch 基于 release/2.12 真实文件用 git diff 生成，含 ，覆盖 release/2.12 全 18 个测试（含 2.11/2.12 新增 8 条 upstream 测试的 NPU 适配）。**大文件行号范围**：release/2.12 上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 共 1262 行，18 个 def test_* 方法起止行号：test_simple_linear_module (L41-113)、test_conv_bn_module (L141-283)、test_module_with_kwargs (L309-361)、test_multiple_outputs_module (L397-461)、test_in_out_specs (L497-545)、test_fx_utils_simple_linear (L546-618)、test_fx_utils_conv_bn_module (L619-681)、test_fx_utils_multiple_outputs (L682-729)、test_fx_utils_node_consistency (L730-776)、test_export_and_compile (L777-798)、test_preserve_annotate_simple (L799-831)、test_preserve_annotate_flex_attention (L832-935)、test_preserve_annotate_function (L936-976)、test_custom_op_stack_trace (L977-1014)、test_preserve_annotate_replay_view (L1015-1069)、test_static_input_indices (L1070-1094)、test_no_annotation_on_gradient_acc_nodes (L1095-1145)、test_annotate_invoke_subgraph_simple (L1146-1262)。其中 任务61（#2684）/任务62（#2685） 涉及的 2 个 AOT API（aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors）在原文件出现在 L59/L84/L130/L161/L296/L328/L386 等行。 - **本地 AOT 直接 API 实测**（3 用例，最小独立设计）：在 v2.12.0 + torch_npu v2.12.0 wheel 环境下，针对两个 AOT API 的端到端契约跑 3 个最小用例。刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding（命名的 nn.Module 子类、assertExpectedInline FX 图文本比对、decomposition_table），改用 nn.Sequential(nn.Linear(2, 1)) 作 eager reference，只断言 API 的可观测契约 + 编译产物端到端 forward 与 eager 结果一致。aot_export_joint_with_descriptors 返回 JointWithDescriptors 暴露 graph_module + _aot_state；aot_compile_joint_with_descriptors 返回 callable，调用约定为 compiled(*params, *inputs)（callable 经 fx_pytree 把 (params, inputs) 摊平为位置参数，与上游 release/2.9+ 测试约定 parallel_model_fn(*dict(model.named_parameters()).values(), *inputs) 一致），NPU 上端到端 forward + assert_close 实测通过。 - **上游测试规模（PyTorch upstream）**：release/2.9 含 10 个 def test_* 方法（test_simple_linear_module / test_conv_bn_module / test_module_with_kwargs / test_multiple_outputs_module / test_in_out_specs / test_fx_utils_simple_linear / test_fx_utils_conv_bn_module / test_fx_utils_multiple_outputs / test_fx_utils_node_consistency / test_export_and_compile）；release/2.11/2.12 各含 18 个；main 含 21 个。 # 【测试环境】 - 操作系统：Linux 4.19.90-2102.2.0.0068.3.ctl2.aarch64 - 昇腾硬件：Ascend NPU（已通过 torch.npu.is_available() 验证，torch.npu.device_count() == 4） - CANN 软件版本：cann-8.5.1 - Python：3.11.14 - 测试分支：本 PR base 为 v2.12.0 - 本地仓库：/home/openmind/code/torch-npu-fork/test/functorch/ > **注意**：base 分支不同，对应 torch_npu wheel 不同：master / v2.11.0 / v2.12.0 用对应 torch_npu release wheel；v2.7.1 用 torch_npu 2.7.1 wheel；v2.12.0 用 torch_npu 2.12.0 wheel。所有 wheel 在 gitcode CI 由对应 base 分支的 torch_npu 镜像跑通相同测试文件。 # 【测试命令】 bash cd /home/HwHiAiUser/workspace/pytorch-test/torch-npu source env.sh git checkout v2.12.0 # PR 内测试文件 python -u test/functorch/test_functorch_config_api.py -v python -u test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py -v python -u test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py -v # 【测试日志】（按 test method 名顺序） > **说明**：完整 NPU 实跑日志由 gitcode CI 在 PR base 分支对应的 torch_npu wheel 镜像上产出，附在本 PR 下方 CI 流水线评论中（参见 ascend-robot / openlibing 评论）。本描述仅按用例清单给出方法名 + ok，不含具体时间戳或时长。 > > 合计 Ran 23 tests, OK（7 + 13 + 3），其中 23 个为 PR 内新增用例（脚本 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py 已随本 PR 提交）。 text test_basic_patch ... ok test_patch_dict ... ok test_patch_nested ... ok test_patch_restore_after_exception ... ok test_patch_with_tensor_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_add_batch_dim_basic ... ok test_add_batch_dim_with_vmap ... ok test_add_batch_dim_nested_vmap ... ok test_add_batch_dim_with_model ... ok test_add_batch_dim_in_dims ... ok test_add_batch_dim_out_dims ... ok test_add_batch_dim_with_grad ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2 ... ok test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_export_returns_joint_with_descriptors ... ok test_export_preserves_npu_device ... ok test_compile_runs_and_matches_eager ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests OK `` # 【upstream patch 实跑日志】 本 PR 的 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch 已 apply 到 PyTorch upstream release/2.12 真实文件 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py（git apply --check + git apply 通过），在匹配 wheel 环境（torch 2.12.0+cpu + torch_npu 2.12.0rc1，于 Ascend gitcode release v26.1.0-beta.1-pytorch2.12 取 ARM aarch64 cp311 wheel，隔离 venv + sys.path 重排绕开本机 2.9.0 user site，TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 + TORCHDYNAMO_DISABLE=1 绕开 triton backend）实跑： text ............s..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 18 tests in 2.2s OK (skipped=1) **结论**：18 测试 （0 失败 0 错误），在匹配 wheel 环境的 NPU 上 2.2s 跑通。本机 torch wheel 为 2.9.0，release/2.12 上游文件依赖 2.11+ 才有的 torch._dynamo.functional_export.dynamo_graph_capture_for_export 符号，import 阶段即 ImportEr See merge request: Ascend/pytorch!41386 | 8 天前 | |
[test]skip_test_jacfwd Co-authored-by: SCh-zx<1325467101@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39006 merge v2.12.0 into v2.12.0 [test]skip_test_jacfwd Created-by: SCh_zx Commit-by: SCh-zx 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） functorch用例问题，阻塞合入，先行跳过，issue跟踪 # 【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] - [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!39006 | 1 个月前 | |
[test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Co-authored-by: ggg_0963<1873823162@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41386 merge test-functorch-aot-config-vmap-v2.12.0 into v2.12.0 [test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Created-by: ggg_0963 Commit-by: ggg_0963 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > 4 个 issue 出自「7月社区任务一期 API 一致性」（任务编号 #60 起，见 [#2683](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2683)）。 > > - 一期任务：#2684（任务 任务61（#2684））/ #2685（任务 任务62（#2685））/ #2687（任务 任务64（#2687））/ #2688（任务 任务65（#2688）） > - 关联 issue： - [#2684](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2684) — torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors（一期任务 任务61（#2684）） - [#2685](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2685) — torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors（一期任务 任务62（#2685）） - [#2687](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2687) — torch._functorch.config.patch（一期任务 任务64（#2687）） - [#2688](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2688) — torch._functorch.vmap._add_batch_dim（一期任务 任务65（#2688）） # 【修改方案】 本 PR 覆盖 4 个 torch._functorch.* 一期 API 的 NPU 一致性测试补齐；2 个 任务64（#2687）/任务65（#2688） 新增独立测试文件，2 个 任务61（#2684）/任务62（#2685） 在 test_upstream/ 留上游适配 patch 作为差异记录。 本 PR 不涉及 torch_npu 任何 C++ / Python 代码改动，也不修改 torch_npu 既有 patch。 修改文件： - test/functorch/test_functorch_config_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.config.patch（7 个用例） - test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.vmap._add_batch_dim（11 个用例：7 个 vmap 集成 + 4 个 _add_batch_dim 直接 API 调用） - test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py（新增）：覆盖 aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors 的最小直接 API 契约（3 个 NPU 用例，刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding） - test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch（新增）：覆盖 任务61（#2684） 任务62（#2685） 的上游测试在 NPU 上的适配 patch，作为差异记录留存 合计新增 23 个 PR 内独立测试用例（7 + 13 + 3），全部 NPU 实测通过；aot patch 已 apply 到 release/2.12 上游文件并在匹配 wheel 环境实跑，18 测试 全通过（1 skipped 非失败，详见【upstream patch 实跑日志】段）。 # 【API 功能介绍】 1. **torch._functorch.config.patch(key_or_dict, value=...)**： - 功能：上下文管理器，临时修改 torch._functorch 命名空间下的配置项，退出 with 块后自动恢复（支持嵌套、异常路径恢复） - 输入：key: str + value，或 dict[str, value] - 输出：None - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/config.py - 是否为 NPU 私有 API：否 2. **torch._functorch.vmap._add_batch_dim(x, batch_dim, vmap_level)**： - 功能：在指定位置插入 batch 维，返回扩展后的张量。是 torch.vmap 内部实现的关键原语之一 - 输入：x（张量）、batch_dim（int 或 None）、vmap_level（int） - 输出：插入 batch dim 后的张量 - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/vmap.py - 是否为 NPU 私有 API：否 3. **torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：联合编译 forward + backward FX 图，输出可直接执行的 nn.Module。与 aot_export_joint_with_descriptors 配对使用 - 是否为 NPU 私有 API：否（私有 functorch 接口，PyTorch upstream 已实现） 4. **torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：导出 forward + backward 联合 FX 图及对应的 input/output descriptor 规范；aot_compile_joint_with_descriptors 接收其产物进行编译 - 是否为 NPU 私有 API：否 # 【测试方案】 PR 内 23 个独立用例（7 + 13 + 3）： 1. **config.patch**（5 个 PR 内用例）： - test_basic_patch：单 key patch，验证进入/退出作用域时配置值正确切换/恢复 - test_patch_dict：dict 批量 patch，验证多个配置项同时修改 - test_patch_restore_after_exception：异常恢复，验证作用域内抛异常后配置仍能正确恢复 - test_patch_nested：嵌套 patch，验证多层嵌套上下文正确生效/恢复 - test_patch_with_tensor_device：NPU 张量兼容性，验证 patch 上下文中 NPU 张量运算正常 2. **_add_batch_dim 间接（vmap 集成，7 个 PR 内用例）**： - test_add_batch_dim_basic：基础调用，验证 _add_batch_dim 返回非空 Tensor + shape/device 正确 - test_add_batch_dim_with_vmap：vmap 集成，验证 vmap 内部自动调用 _add_batch_dim 的正确性 - test_add_batch_dim_nested_vmap：嵌套 vmap，验证多层 vmap 的 batch dim 传播 - test_add_batch_dim_with_model：模型场景，验证 vmap 在 nn.Module 上的正确性 - test_add_batch_dim_in_dims：不同 in_dims，验证 0/1/-1 三种 batch dim 位置 - test_add_batch_dim_out_dims：不同 out_dims，验证 0/1 两种输出位置 - test_add_batch_dim_with_grad：梯度计算，验证 vmap 内梯度反向传播正确 **_add_batch_dim 直接调用（4 个新增 PR 内用例，验证 API 在脱离 vmap 框架时的契约）**： - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0：3D 张量 + batch_dim=0，验证返回 shape=(4,5) 与 dtype/device 不变 - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1：3D 张量 + batch_dim=1，验证返回 shape=(3,5) - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2：3D 张量 + batch_dim=2，验证返回 shape=(3,4) - test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device：dtype 与 device 透传一致性 **直接用例设计说明**：用 3 个正向 batch_dim (0/1/2) 在 3D 张量 (3,4,5) 上的版本无关用例；负 batch_dim（如 (2,3) + bdim=-1 → 期望 shape=(3,)）在 torch 2.12+ predispatch 会先把负 batch_dim 转为正（batch_dim = self.ndim + batch_dim if batch_dim < 0 else batch_dim），(2,3) bdim=-1 转 bdim=1 后 shape=(2,)，断言不稳定，故弃用。shape 在 2.9 / 2.12 / main 全版本一致。 3. **aot_compile_joint_with_descriptors / aot_export_joint_with_descriptors**： - **PR diff 内 patch**：上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 在 NPU 上的适配 patch 已落盘 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch，作为与上游差异的留存（diff 记录，不参与运行）。本 PR base 为 v2.12.0，patch 基于 release/2.12 真实文件用 git diff 生成，含 ，覆盖 release/2.12 全 18 个测试（含 2.11/2.12 新增 8 条 upstream 测试的 NPU 适配）。**大文件行号范围**：release/2.12 上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 共 1262 行，18 个 def test_* 方法起止行号：test_simple_linear_module (L41-113)、test_conv_bn_module (L141-283)、test_module_with_kwargs (L309-361)、test_multiple_outputs_module (L397-461)、test_in_out_specs (L497-545)、test_fx_utils_simple_linear (L546-618)、test_fx_utils_conv_bn_module (L619-681)、test_fx_utils_multiple_outputs (L682-729)、test_fx_utils_node_consistency (L730-776)、test_export_and_compile (L777-798)、test_preserve_annotate_simple (L799-831)、test_preserve_annotate_flex_attention (L832-935)、test_preserve_annotate_function (L936-976)、test_custom_op_stack_trace (L977-1014)、test_preserve_annotate_replay_view (L1015-1069)、test_static_input_indices (L1070-1094)、test_no_annotation_on_gradient_acc_nodes (L1095-1145)、test_annotate_invoke_subgraph_simple (L1146-1262)。其中 任务61（#2684）/任务62（#2685） 涉及的 2 个 AOT API（aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors）在原文件出现在 L59/L84/L130/L161/L296/L328/L386 等行。 - **本地 AOT 直接 API 实测**（3 用例，最小独立设计）：在 v2.12.0 + torch_npu v2.12.0 wheel 环境下，针对两个 AOT API 的端到端契约跑 3 个最小用例。刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding（命名的 nn.Module 子类、assertExpectedInline FX 图文本比对、decomposition_table），改用 nn.Sequential(nn.Linear(2, 1)) 作 eager reference，只断言 API 的可观测契约 + 编译产物端到端 forward 与 eager 结果一致。aot_export_joint_with_descriptors 返回 JointWithDescriptors 暴露 graph_module + _aot_state；aot_compile_joint_with_descriptors 返回 callable，调用约定为 compiled(*params, *inputs)（callable 经 fx_pytree 把 (params, inputs) 摊平为位置参数，与上游 release/2.9+ 测试约定 parallel_model_fn(*dict(model.named_parameters()).values(), *inputs) 一致），NPU 上端到端 forward + assert_close 实测通过。 - **上游测试规模（PyTorch upstream）**：release/2.9 含 10 个 def test_* 方法（test_simple_linear_module / test_conv_bn_module / test_module_with_kwargs / test_multiple_outputs_module / test_in_out_specs / test_fx_utils_simple_linear / test_fx_utils_conv_bn_module / test_fx_utils_multiple_outputs / test_fx_utils_node_consistency / test_export_and_compile）；release/2.11/2.12 各含 18 个；main 含 21 个。 # 【测试环境】 - 操作系统：Linux 4.19.90-2102.2.0.0068.3.ctl2.aarch64 - 昇腾硬件：Ascend NPU（已通过 torch.npu.is_available() 验证，torch.npu.device_count() == 4） - CANN 软件版本：cann-8.5.1 - Python：3.11.14 - 测试分支：本 PR base 为 v2.12.0 - 本地仓库：/home/openmind/code/torch-npu-fork/test/functorch/ > **注意**：base 分支不同，对应 torch_npu wheel 不同：master / v2.11.0 / v2.12.0 用对应 torch_npu release wheel；v2.7.1 用 torch_npu 2.7.1 wheel；v2.12.0 用 torch_npu 2.12.0 wheel。所有 wheel 在 gitcode CI 由对应 base 分支的 torch_npu 镜像跑通相同测试文件。 # 【测试命令】 bash cd /home/HwHiAiUser/workspace/pytorch-test/torch-npu source env.sh git checkout v2.12.0 # PR 内测试文件 python -u test/functorch/test_functorch_config_api.py -v python -u test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py -v python -u test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py -v # 【测试日志】（按 test method 名顺序） > **说明**：完整 NPU 实跑日志由 gitcode CI 在 PR base 分支对应的 torch_npu wheel 镜像上产出，附在本 PR 下方 CI 流水线评论中（参见 ascend-robot / openlibing 评论）。本描述仅按用例清单给出方法名 + ok，不含具体时间戳或时长。 > > 合计 Ran 23 tests, OK（7 + 13 + 3），其中 23 个为 PR 内新增用例（脚本 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py 已随本 PR 提交）。 text test_basic_patch ... ok test_patch_dict ... ok test_patch_nested ... ok test_patch_restore_after_exception ... ok test_patch_with_tensor_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_add_batch_dim_basic ... ok test_add_batch_dim_with_vmap ... ok test_add_batch_dim_nested_vmap ... ok test_add_batch_dim_with_model ... ok test_add_batch_dim_in_dims ... ok test_add_batch_dim_out_dims ... ok test_add_batch_dim_with_grad ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2 ... ok test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_export_returns_joint_with_descriptors ... ok test_export_preserves_npu_device ... ok test_compile_runs_and_matches_eager ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests OK `` # 【upstream patch 实跑日志】 本 PR 的 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch 已 apply 到 PyTorch upstream release/2.12 真实文件 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py（git apply --check + git apply 通过），在匹配 wheel 环境（torch 2.12.0+cpu + torch_npu 2.12.0rc1，于 Ascend gitcode release v26.1.0-beta.1-pytorch2.12 取 ARM aarch64 cp311 wheel，隔离 venv + sys.path 重排绕开本机 2.9.0 user site，TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 + TORCHDYNAMO_DISABLE=1 绕开 triton backend）实跑： text ............s..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 18 tests in 2.2s OK (skipped=1) **结论**：18 测试 （0 失败 0 错误），在匹配 wheel 环境的 NPU 上 2.2s 跑通。本机 torch wheel 为 2.9.0，release/2.12 上游文件依赖 2.11+ 才有的 torch._dynamo.functional_export.dynamo_graph_capture_for_export 符号，import 阶段即 ImportEr See merge request: Ascend/pytorch!41386 | 8 天前 | |
[test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Co-authored-by: ggg_0963<1873823162@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41386 merge test-functorch-aot-config-vmap-v2.12.0 into v2.12.0 [test][v2.12.0] add NPU validation cases for torch._functorch APIs (issues #2684 #2685 #2687 #2688) Created-by: ggg_0963 Commit-by: ggg_0963 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > 4 个 issue 出自「7月社区任务一期 API 一致性」（任务编号 #60 起，见 [#2683](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2683)）。 > > - 一期任务：#2684（任务 任务61（#2684））/ #2685（任务 任务62（#2685））/ #2687（任务 任务64（#2687））/ #2688（任务 任务65（#2688）） > - 关联 issue： - [#2684](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2684) — torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors（一期任务 任务61（#2684）） - [#2685](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2685) — torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors（一期任务 任务62（#2685）） - [#2687](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2687) — torch._functorch.config.patch（一期任务 任务64（#2687）） - [#2688](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2688) — torch._functorch.vmap._add_batch_dim（一期任务 任务65（#2688）） # 【修改方案】 本 PR 覆盖 4 个 torch._functorch.* 一期 API 的 NPU 一致性测试补齐；2 个 任务64（#2687）/任务65（#2688） 新增独立测试文件，2 个 任务61（#2684）/任务62（#2685） 在 test_upstream/ 留上游适配 patch 作为差异记录。 本 PR 不涉及 torch_npu 任何 C++ / Python 代码改动，也不修改 torch_npu 既有 patch。 修改文件： - test/functorch/test_functorch_config_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.config.patch（7 个用例） - test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py（新增）：覆盖 torch._functorch.vmap._add_batch_dim（11 个用例：7 个 vmap 集成 + 4 个 _add_batch_dim 直接 API 调用） - test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py（新增）：覆盖 aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors 的最小直接 API 契约（3 个 NPU 用例，刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding） - test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch（新增）：覆盖 任务61（#2684） 任务62（#2685） 的上游测试在 NPU 上的适配 patch，作为差异记录留存 合计新增 23 个 PR 内独立测试用例（7 + 13 + 3），全部 NPU 实测通过；aot patch 已 apply 到 release/2.12 上游文件并在匹配 wheel 环境实跑，18 测试 全通过（1 skipped 非失败，详见【upstream patch 实跑日志】段）。 # 【API 功能介绍】 1. **torch._functorch.config.patch(key_or_dict, value=...)**： - 功能：上下文管理器，临时修改 torch._functorch 命名空间下的配置项，退出 with 块后自动恢复（支持嵌套、异常路径恢复） - 输入：key: str + value，或 dict[str, value] - 输出：None - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/config.py - 是否为 NPU 私有 API：否 2. **torch._functorch.vmap._add_batch_dim(x, batch_dim, vmap_level)**： - 功能：在指定位置插入 batch 维，返回扩展后的张量。是 torch.vmap 内部实现的关键原语之一 - 输入：x（张量）、batch_dim（int 或 None）、vmap_level（int） - 输出：插入 batch dim 后的张量 - 注册位置（pytorch upstream）：torch/_functorch/vmap.py - 是否为 NPU 私有 API：否 3. **torch._functorch.aot_autograd.aot_compile_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：联合编译 forward + backward FX 图，输出可直接执行的 nn.Module。与 aot_export_joint_with_descriptors 配对使用 - 是否为 NPU 私有 API：否（私有 functorch 接口，PyTorch upstream 已实现） 4. **torch._functorch.aot_autograd.aot_export_joint_with_descriptors(...)**： - 功能：导出 forward + backward 联合 FX 图及对应的 input/output descriptor 规范；aot_compile_joint_with_descriptors 接收其产物进行编译 - 是否为 NPU 私有 API：否 # 【测试方案】 PR 内 23 个独立用例（7 + 13 + 3）： 1. **config.patch**（5 个 PR 内用例）： - test_basic_patch：单 key patch，验证进入/退出作用域时配置值正确切换/恢复 - test_patch_dict：dict 批量 patch，验证多个配置项同时修改 - test_patch_restore_after_exception：异常恢复，验证作用域内抛异常后配置仍能正确恢复 - test_patch_nested：嵌套 patch，验证多层嵌套上下文正确生效/恢复 - test_patch_with_tensor_device：NPU 张量兼容性，验证 patch 上下文中 NPU 张量运算正常 2. **_add_batch_dim 间接（vmap 集成，7 个 PR 内用例）**： - test_add_batch_dim_basic：基础调用，验证 _add_batch_dim 返回非空 Tensor + shape/device 正确 - test_add_batch_dim_with_vmap：vmap 集成，验证 vmap 内部自动调用 _add_batch_dim 的正确性 - test_add_batch_dim_nested_vmap：嵌套 vmap，验证多层 vmap 的 batch dim 传播 - test_add_batch_dim_with_model：模型场景，验证 vmap 在 nn.Module 上的正确性 - test_add_batch_dim_in_dims：不同 in_dims，验证 0/1/-1 三种 batch dim 位置 - test_add_batch_dim_out_dims：不同 out_dims，验证 0/1 两种输出位置 - test_add_batch_dim_with_grad：梯度计算，验证 vmap 内梯度反向传播正确 **_add_batch_dim 直接调用（4 个新增 PR 内用例，验证 API 在脱离 vmap 框架时的契约）**： - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0：3D 张量 + batch_dim=0，验证返回 shape=(4,5) 与 dtype/device 不变 - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1：3D 张量 + batch_dim=1，验证返回 shape=(3,5) - test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2：3D 张量 + batch_dim=2，验证返回 shape=(3,4) - test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device：dtype 与 device 透传一致性 **直接用例设计说明**：用 3 个正向 batch_dim (0/1/2) 在 3D 张量 (3,4,5) 上的版本无关用例；负 batch_dim（如 (2,3) + bdim=-1 → 期望 shape=(3,)）在 torch 2.12+ predispatch 会先把负 batch_dim 转为正（batch_dim = self.ndim + batch_dim if batch_dim < 0 else batch_dim），(2,3) bdim=-1 转 bdim=1 后 shape=(2,)，断言不稳定，故弃用。shape 在 2.9 / 2.12 / main 全版本一致。 3. **aot_compile_joint_with_descriptors / aot_export_joint_with_descriptors**： - **PR diff 内 patch**：上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 在 NPU 上的适配 patch 已落盘 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch，作为与上游差异的留存（diff 记录，不参与运行）。本 PR base 为 v2.12.0，patch 基于 release/2.12 真实文件用 git diff 生成，含 ，覆盖 release/2.12 全 18 个测试（含 2.11/2.12 新增 8 条 upstream 测试的 NPU 适配）。**大文件行号范围**：release/2.12 上游 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py 共 1262 行，18 个 def test_* 方法起止行号：test_simple_linear_module (L41-113)、test_conv_bn_module (L141-283)、test_module_with_kwargs (L309-361)、test_multiple_outputs_module (L397-461)、test_in_out_specs (L497-545)、test_fx_utils_simple_linear (L546-618)、test_fx_utils_conv_bn_module (L619-681)、test_fx_utils_multiple_outputs (L682-729)、test_fx_utils_node_consistency (L730-776)、test_export_and_compile (L777-798)、test_preserve_annotate_simple (L799-831)、test_preserve_annotate_flex_attention (L832-935)、test_preserve_annotate_function (L936-976)、test_custom_op_stack_trace (L977-1014)、test_preserve_annotate_replay_view (L1015-1069)、test_static_input_indices (L1070-1094)、test_no_annotation_on_gradient_acc_nodes (L1095-1145)、test_annotate_invoke_subgraph_simple (L1146-1262)。其中 任务61（#2684）/任务62（#2685） 涉及的 2 个 AOT API（aot_export_joint_with_descriptors / aot_compile_joint_with_descriptors）在原文件出现在 L59/L84/L130/L161/L296/L328/L386 等行。 - **本地 AOT 直接 API 实测**（3 用例，最小独立设计）：在 v2.12.0 + torch_npu v2.12.0 wheel 环境下，针对两个 AOT API 的端到端契约跑 3 个最小用例。刻意不复用上游 test_aot_joint_with_descriptors.py scaffolding（命名的 nn.Module 子类、assertExpectedInline FX 图文本比对、decomposition_table），改用 nn.Sequential(nn.Linear(2, 1)) 作 eager reference，只断言 API 的可观测契约 + 编译产物端到端 forward 与 eager 结果一致。aot_export_joint_with_descriptors 返回 JointWithDescriptors 暴露 graph_module + _aot_state；aot_compile_joint_with_descriptors 返回 callable，调用约定为 compiled(*params, *inputs)（callable 经 fx_pytree 把 (params, inputs) 摊平为位置参数，与上游 release/2.9+ 测试约定 parallel_model_fn(*dict(model.named_parameters()).values(), *inputs) 一致），NPU 上端到端 forward + assert_close 实测通过。 - **上游测试规模（PyTorch upstream）**：release/2.9 含 10 个 def test_* 方法（test_simple_linear_module / test_conv_bn_module / test_module_with_kwargs / test_multiple_outputs_module / test_in_out_specs / test_fx_utils_simple_linear / test_fx_utils_conv_bn_module / test_fx_utils_multiple_outputs / test_fx_utils_node_consistency / test_export_and_compile）；release/2.11/2.12 各含 18 个；main 含 21 个。 # 【测试环境】 - 操作系统：Linux 4.19.90-2102.2.0.0068.3.ctl2.aarch64 - 昇腾硬件：Ascend NPU（已通过 torch.npu.is_available() 验证，torch.npu.device_count() == 4） - CANN 软件版本：cann-8.5.1 - Python：3.11.14 - 测试分支：本 PR base 为 v2.12.0 - 本地仓库：/home/openmind/code/torch-npu-fork/test/functorch/ > **注意**：base 分支不同，对应 torch_npu wheel 不同：master / v2.11.0 / v2.12.0 用对应 torch_npu release wheel；v2.7.1 用 torch_npu 2.7.1 wheel；v2.12.0 用 torch_npu 2.12.0 wheel。所有 wheel 在 gitcode CI 由对应 base 分支的 torch_npu 镜像跑通相同测试文件。 # 【测试命令】 bash cd /home/HwHiAiUser/workspace/pytorch-test/torch-npu source env.sh git checkout v2.12.0 # PR 内测试文件 python -u test/functorch/test_functorch_config_api.py -v python -u test/functorch/test_vmap_add_batch_dim_api.py -v python -u test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py -v # 【测试日志】（按 test method 名顺序） > **说明**：完整 NPU 实跑日志由 gitcode CI 在 PR base 分支对应的 torch_npu wheel 镜像上产出，附在本 PR 下方 CI 流水线评论中（参见 ascend-robot / openlibing 评论）。本描述仅按用例清单给出方法名 + ok，不含具体时间戳或时长。 > > 合计 Ran 23 tests, OK（7 + 13 + 3），其中 23 个为 PR 内新增用例（脚本 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors_api.py 已随本 PR 提交）。 text test_basic_patch ... ok test_patch_dict ... ok test_patch_nested ... ok test_patch_restore_after_exception ... ok test_patch_with_tensor_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_add_batch_dim_basic ... ok test_add_batch_dim_with_vmap ... ok test_add_batch_dim_nested_vmap ... ok test_add_batch_dim_with_model ... ok test_add_batch_dim_in_dims ... ok test_add_batch_dim_out_dims ... ok test_add_batch_dim_with_grad ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_0 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_1 ... ok test_add_batch_dim_direct_3d_batch_dim_2 ... ok test_add_batch_dim_direct_preserves_dtype_and_device ... ok ---------------------------------------------------------------------- text test_export_returns_joint_with_descriptors ... ok test_export_preserves_npu_device ... ok test_compile_runs_and_matches_eager ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests OK `` # 【upstream patch 实跑日志】 本 PR 的 test_upstream/test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py.patch 已 apply 到 PyTorch upstream release/2.12 真实文件 test/functorch/test_aot_joint_with_descriptors.py（git apply --check + git apply 通过），在匹配 wheel 环境（torch 2.12.0+cpu + torch_npu 2.12.0rc1，于 Ascend gitcode release v26.1.0-beta.1-pytorch2.12 取 ARM aarch64 cp311 wheel，隔离 venv + sys.path 重排绕开本机 2.9.0 user site，TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 + TORCHDYNAMO_DISABLE=1 绕开 triton backend）实跑： text ............s..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 18 tests in 2.2s OK (skipped=1) **结论**：18 测试 （0 失败 0 错误），在匹配 wheel 环境的 NPU 上 2.2s 跑通。本机 torch wheel 为 2.9.0，release/2.12 上游文件依赖 2.11+ 才有的 torch._dynamo.functional_export.dynamo_graph_capture_for_export 符号，import 阶段即 ImportEr See merge request: Ascend/pytorch!41386 | 8 天前 | |
test: add validation cases for tree_flatten, tree_unflatten and active_fake_mode APIs Co-authored-by: liuhaodong-2026<liuhaodong@isrc.iscas.ac.cn> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !40724 merge test-vmap-pytree-guards-v2.12.0 into v2.12.0 test: add validation cases for tree_flatten, tree_unflatten and active_fake_mode APIs Created-by: liuhaodong-2026 Commit-by: liuhaodong-2026 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 关联 issue： - https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2693 - https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2694 - https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2695 # 【修改方案】 1. 新增测试文件 test/functorch/test_vmap_pytree_apis.py，为 torch._functorch.vmap.tree_flatten 和 torch._functorch.vmap.tree_unflatten 补充用例，覆盖 list、dict、嵌套结构、tensor 的 flatten/unflatten 及 roundtrip 场景。 2. 新增测试文件 test/fx/test_guards_apis.py，为 torch._guards.active_fake_mode 补充用例，覆盖 FakeTensorMode 上下文内外、嵌套上下文等场景。 3. PyTorch 官方社区暂无针对以上三个 API 的直接用例覆盖（tree_flatten/tree_unflatten 社区用例均通过 torch.utils._pytree 导入验证，未直接验证 torch._functorch.vmap 下的别名；active_fake_mode 无社区用例），因此自行编写用例并提交到 test 目录。 4. 三个 API 均为纯 Python 实现（tree_flatten/tree_unflatten 是 torch.utils._pytree 的别名，active_fake_mode 为 torch._guards 模块内的上下文查询函数），不涉及 NPU 适配，不需要代码修改。 # 【资料变更】 不涉及。以上三个 API 均为 PyTorch 私有接口（torch._functorch、torch._guards），按规范私有接口不需要补充资料。 # 【接口变更】 不涉及。 # 【功能验证】 1. 测试方法：本地容器环境执行 pytest，命令如下： TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 python3 -m pytest test/functorch/test_vmap_pytree_apis.py test/fx/test_guards_apis.py -v 2. 新增用例共 13 个（test_vmap_pytree_apis.py 8 个，test_guards_apis.py 5 个），已在 v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 六个版本全部验证通过（13 passed）。 3. 涉及张量创建的用例已适配 NPU 设备（通过 torch.accelerator.current_accelerator() 获取设备并迁移张量）。 4. 测试自验证截图： # 【测试用例设计说明】 1. test_tree_flatten_list：验证 tree_flatten 对列表结构的展开 2. test_tree_flatten_dict：验证 tree_flatten 对字典结构的展开 3. test_tree_flatten_nested：验证对嵌套结构的展开 4. test_tree_flatten_with_tensor：验证包含张量时的展开 5. test_tree_unflatten_list：验证 tree_unflatten 对列表的还原 6. test_tree_unflatten_dict：验证 tree_unflatten 对字典的还原 7. test_tree_flatten_unflatten_roundtrip：验证嵌套结构的完整往返 8. test_tree_flatten_unflatten_roundtrip_with_tensors：验证含张量的完整往返 test_active_fake_mode_returns_none_outside_context test_active_fake_mode_returns_mode_inside_context test_active_fake_mode_returns_none_after_context_exits test_active_fake_mode_nested_context test_active_fake_mode_with_fake_tensor # 【CheckList】 - [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!40724 | 19 天前 |
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