ops-math_work/math/floor_mod/op_api · Nice_try/ops-math_work

cann-robotfix: validate RemainderScalarTensor compute dtype on regbase

Files	Last commit	Last update
aclnn_remainder.cpp	fix: validate RemainderScalarTensor compute dtype on regbase Co-authored-by: zhang-song-rui<zhangsongrui@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !5519 merge fix/remainder-scalar-tensor-dtype-check into master fix: validate RemainderScalarTensor compute dtype on regbase Created-by: hahaha22 Commit-by: zhang-song-rui Merged-by: cann-robot Description: ## 描述修复 aclnnRemainderScalarTensor 在 950/Regbase 上未校验实际计算类型的问题。例如 INT64 scalar 与 INT8 tensor 搭配 INT32 out 时，类型推导得到 INT8；原检查仅验证向 out 的转换关系及 out 类型白名单，导致 INT8 输入进入 FloorMod 内核选择阶段，报 Cannot find binary。参考同文件 CheckPromoteTypeTensorScalar 的检查方式，在保留原有检查顺序的基础上，为 Regbase 增加 castDtype 白名单校验。非法组合在 GetWorkspaceSize 阶段返回 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID（161002），日志明确指出 self、other 和推导后的计算类型。 ### 行为边界 - 非 Regbase 先按 out 类型转换输入，其原有路径保持不变。 - FLOAT32 scalar 与 INT8 tensor 推导为 FLOAT32，继续支持；复用完整 API 白名单，保留 DOUBLE 路径。 - 检查先于空 Tensor 快速返回：非法计算类型的空 Tensor 现在也返回参数错误；合法空 Tensor 仍成功且 workspace 为 0。 ## 关联的Issue 暂无 Issue 链接。对应 error_log_compliance_report.xlsx 中该接口的 D 类第 8 行（计算类型漏检）。 ## 测试 `bash bash build.sh -u --opapi --ops=floor_mod --soc=ascend950 --gtest_filter='remainder_scalar_tensor' -j8` 8 个 ACLNN UT 全部通过，包含原有 1 个用例及新增 7 个用例，覆盖： - INT8/UINT8/INT16 计算类型搭配 INT32/FLOAT32 out，校验返回 161002。 - 浮点 scalar 提升 INT8 tensor、非 Regbase INT8 输入转 INT64 输出。 - INT32/INT64/FLOAT16/FLOAT/DOUBLE/BFLOAT16 六种支持类型。 - 合法和非法计算类型的空 Tensor、非法 out 类型。 `git diff --check` 通过。上述 UT 在修复移植到 master 基线前执行；移植后核对目标文件内容一致，随后仅恢复了原有 out 报错格式串，该格式恢复未重新运行 UT。UT 使用平台 mock，修复后版本尚未部署到 CANN 进行 TTK 真机测试。 ## 文档更新无。 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： ## AI/Agent生成声明 - [x] AI辅助编写 ### 关联issue - [cann/ops-math#5512（报错 dtype 支持列表双层中括号修复，同改 aclnn_remainder.cpp）](https://gitcode.com/cann/ops-math/pull/5512) See merge request: cann/ops-math!5519	1 month ago
aclnn_remainder.h	abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的A5实现 \|序号\| 算子 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| abs \| 为输入张量的每一个元素取绝对值 \| \|2\| add \| 对输入完成相加操作 \| \|3\| addcdiv \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|4\| addcmul \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|5\| axpy \| 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 \| \|6\| bincount \| 计算非负整数数组中每个数的频率 \| \|7\| ceil \| 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 \| \|8\| clip_by_value_v2 \| 将输入的所有元素限制在一定范围内 \| \|9\| concat \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|10\| concat_v2 \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|11\| equal \| 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 \| \|12\|exp\|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数\| \|13\| fill \| 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 \| \|14\| floor \| 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 \| \|15\| floor_div \| 完成除法计算，对余数向下取整 \| \|16\| floor_mod \| 用于计算两个数的模 \| \|17\| is_neg_inf \| 判断输入张量的元素是否为负无穷 \| \|18\| is_pos_inf \| 判断输入张量的元素是否为正无穷 \| \|19\| less \| 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor \| \|20\| less_equal \| 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 \| \|21\| logical_and \| 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） \| \|22\| log \| 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 \| \|23\| not_equal \| 逐元素比较两个输入张量是否不相等 \| \|24\| ones_like \| 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 \| \|25\|sign\|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor\| \|26\| sqrt \| 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan \| \|27\| sqrt_grad \| 完成梯度平方根计算 \| \|28\| square \| 为输入张量的每一个元素计算平方值 \| \|29\| squared_difference \| 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 \| \|30\| tanh \| 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 \| \|31\| tril \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 \| \|32\| triu \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 \| \|33\| zeros_like \| 将张量填充为全零 \| ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495	10 months ago
floor_mod.cpp	abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的A5实现 \|序号\| 算子 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| abs \| 为输入张量的每一个元素取绝对值 \| \|2\| add \| 对输入完成相加操作 \| \|3\| addcdiv \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|4\| addcmul \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|5\| axpy \| 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 \| \|6\| bincount \| 计算非负整数数组中每个数的频率 \| \|7\| ceil \| 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 \| \|8\| clip_by_value_v2 \| 将输入的所有元素限制在一定范围内 \| \|9\| concat \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|10\| concat_v2 \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|11\| equal \| 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 \| \|12\|exp\|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数\| \|13\| fill \| 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 \| \|14\| floor \| 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 \| \|15\| floor_div \| 完成除法计算，对余数向下取整 \| \|16\| floor_mod \| 用于计算两个数的模 \| \|17\| is_neg_inf \| 判断输入张量的元素是否为负无穷 \| \|18\| is_pos_inf \| 判断输入张量的元素是否为正无穷 \| \|19\| less \| 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor \| \|20\| less_equal \| 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 \| \|21\| logical_and \| 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） \| \|22\| log \| 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 \| \|23\| not_equal \| 逐元素比较两个输入张量是否不相等 \| \|24\| ones_like \| 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 \| \|25\|sign\|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor\| \|26\| sqrt \| 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan \| \|27\| sqrt_grad \| 完成梯度平方根计算 \| \|28\| square \| 为输入张量的每一个元素计算平方值 \| \|29\| squared_difference \| 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 \| \|30\| tanh \| 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 \| \|31\| tril \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 \| \|32\| triu \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 \| \|33\| zeros_like \| 将张量填充为全零 \| ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495	10 months ago
floor_mod.h	abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的A5实现 \|序号\| 算子 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| abs \| 为输入张量的每一个元素取绝对值 \| \|2\| add \| 对输入完成相加操作 \| \|3\| addcdiv \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|4\| addcmul \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|5\| axpy \| 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 \| \|6\| bincount \| 计算非负整数数组中每个数的频率 \| \|7\| ceil \| 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 \| \|8\| clip_by_value_v2 \| 将输入的所有元素限制在一定范围内 \| \|9\| concat \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|10\| concat_v2 \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|11\| equal \| 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 \| \|12\|exp\|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数\| \|13\| fill \| 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 \| \|14\| floor \| 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 \| \|15\| floor_div \| 完成除法计算，对余数向下取整 \| \|16\| floor_mod \| 用于计算两个数的模 \| \|17\| is_neg_inf \| 判断输入张量的元素是否为负无穷 \| \|18\| is_pos_inf \| 判断输入张量的元素是否为正无穷 \| \|19\| less \| 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor \| \|20\| less_equal \| 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 \| \|21\| logical_and \| 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） \| \|22\| log \| 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 \| \|23\| not_equal \| 逐元素比较两个输入张量是否不相等 \| \|24\| ones_like \| 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 \| \|25\|sign\|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor\| \|26\| sqrt \| 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan \| \|27\| sqrt_grad \| 完成梯度平方根计算 \| \|28\| square \| 为输入张量的每一个元素计算平方值 \| \|29\| squared_difference \| 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 \| \|30\| tanh \| 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 \| \|31\| tril \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 \| \|32\| triu \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 \| \|33\| zeros_like \| 将张量填充为全零 \| ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495	10 months ago