问题描述

BroadcastTo 的图模式 infershape 直接把 shape 输入的值写进输出维度，对取值没有任何符号/范围校验：

// conversion/broadcast_to/op_host/broadcast_to_infershape.cpp:44-46
const size_t dim_num = shape_attr->GetSize();
out_shape->SetDimNum(dim_num);
for (size_t i = 0; i < dim_num; ++i) {
    out_shape->SetDim(i, shape_value[i]);      // 原样写入，未判 <0 / 非法
}

shape 传入非法负值（-2，注意 -1 才是"未知维"的合法取值）时，接口仍返回 GRAPH_SUCCESS，而输出形状被退化成 rank-0（dims=0）——既不报错，也不是调用方要的形状。

实测（GE 图模式 host 侧 shape 推导，不跑 kernel；x = (1,)，shape 为 Const 输入）：

即：非法负值既没有被拒绝，也没有得到正确的报错，而是静默产出退化形状。

环境信息

• 硬件：Atlas A2 训练系列 910B2（shape 推导在 host 侧，不需要跑 kernel）
• CANN：9.2.0，Linux aarch64，g++ 11.4.0
• 仓：cann/ops-math master efff3523（2026-10-23 09:14）

复现脚本

// 编译/运行（$ASCEND_HOME_PATH 为 CANN 安装路径；算子原型头取自本仓 op_graph，
// op_const_def_math.h 在 common/inc/op_host）
// g++ -std=c++17 -O2 geir_infer_bcast.cpp -o geir_infer_bcast \
//   -I$ASCEND_HOME_PATH/aarch64-linux/include -I$ASCEND_HOME_PATH/aarch64-linux/include/external \
//   -I$ASCEND_HOME_PATH/aarch64-linux/include/graph -I$ASCEND_HOME_PATH/aarch64-linux/include/ge \
//   -I$ASCEND_HOME_PATH/opp/built-in/op_graph/inc -I$ASCEND_HOME_PATH/include \
//   -I<repo>/common/inc/op_host -I<repo>/conversion/broadcast_to/op_graph \
//   -L$ASCEND_HOME_PATH/aarch64-linux/lib64 -L$ASCEND_HOME_PATH/lib64 \
//   -lge_runner -lge_compiler -lgraph_base -lgraph -lge_common -lge_common_base -lascendcl
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <map>
#include <cstring>
#include "graph.h"
#include "types.h"
#include "tensor.h"
#include "ge_api.h"
#include "ge_utils.h"
#include "array_ops.h"
#include "acl/acl.h"
#include "broadcast_to_proto.h"

using namespace ge;

static void show(const char *tag, const Operator &n, uint32_t idx)
{
    TensorDesc d = n.GetOutputDesc(idx);
    auto s = d.GetShape();
    printf("%s: dims=%zu [", tag, s.GetDimNum());
    for (size_t i = 0; i < s.GetDimNum(); ++i) printf("%ld%s", (long)s.GetDim(i), i + 1 < s.GetDimNum() ? "," : "");
    printf("]\n");
}

static Status runCase(const char *tag, int32_t targetDim)
{
    printf("\n--- %s: x(1,)  target shape=[%d] ---\n", tag, targetDim);
    TensorDesc dX(Shape({1}), FORMAT_ND, DT_FLOAT);
    TensorDesc dS(Shape({1}), FORMAT_ND, DT_INT32);

    auto x = op::Data("x").set_attr_index(0);
    x.update_output_desc_y(dX);

    Tensor sTensor(dS);
    sTensor.SetData(reinterpret_cast<const uint8_t *>(&targetDim), sizeof(targetDim));
    auto s = op::Const("shape");
    s.set_attr_value(sTensor);
    s.update_output_desc_y(dS);

    auto op1 = op::BroadcastTo("bt");
    op1.set_input_x(x).set_input_shape(s);
    op1.update_input_desc_x(dX);
    op1.update_input_desc_shape(dS);

    Graph g("g");
    g.AddOp(x); g.AddOp(s); g.AddOp(op1);
    g.SetInputs({x});
    g.SetOutputs({op1});

    std::vector<Shape> ins = {Shape({1})};
    Status st = GeUtils::InferShape(g, ins);
    printf("  InferShape = %d %s\n", (int)st, (st == SUCCESS) ? "(SUCCESS)" : "(FAILED)");
    if (st == SUCCESS) show("  y", op1, 0);
    return st;
}

int main()
{
    aclInit(nullptr);
    aclrtSetDevice(0);
    std::map<AscendString, AscendString> opts;
    opts.emplace(AscendString("ge.exec.deviceId"), AscendString("0"));
    if (GEInitialize(opts) != SUCCESS) return 1;

    runCase("对照：target=4（合法）", 4);
    runCase("BUG 探测：target=-2（非法负维）", -2);
    runCase("BUG 探测：target=0（零维）", 0);

    GEFinalize();
    return 0;
}

实测输出：

--- 对照：target=4（合法）: x(1,)  target shape=[4] ---
  InferShape = 0 (SUCCESS)
  y: dims=1 [4]

--- BUG 探测：target=-2（非法负维）: x(1,)  target shape=[-2] ---
  InferShape = 0 (SUCCESS)
  y: dims=0 []

--- BUG 探测：target=0（零维）: x(1,)  target shape=[0] ---
  InferShape = 0 (SUCCESS)
  y: dims=1 [0]

期望行为

shape 输入中出现 < -1 的值（或除 -1 之外的负值）时返回 GRAPH_FAILED，与同仓 Reshape / SplitV 等对 shape 取值的处理口径一致；不应把非法负维原样写入输出、更不应在写入失败后仍返回 SUCCESS 并留下 rank-0 输出。

影响

图模式下传入含非法负值的 shape（例如上层动态 shape 推导出错、或把 -2 当作"未知维"误用）时，BroadcastTo 的 infershape 既不报错也不产生正确形状，输出退化为 rank-0，错误会延后到编译/执行阶段且难以定位；与同族算子（对 shape 值有校验）行为不一致。