变更摘要

本次变更主要围绕算子测试用例与样例的可运行性做适配：circular_pad_grad 的 golden 实现增强了对 torch.Tensor 输入的兼容，并在非法输入场景下由零参考替代异常中断；pad_v2 的 GE IR 样例修正了头文件引用路径与符号链接属性。

主要改动

• golden 输入兼容 torch.Tensor：circular_pad_grad_golden 与 _aclnn_circular_pad_grad_golden 增加对 grad_output、paddings 为 torch.Tensor 时的 detach().cpu().numpy() 转换，origin_dtype 改为从 torch dtype 字符串获取，bfloat16 判断由等值比较改为 "bfloat16" in origin_dtype 以同时覆盖 numpy 与 torch 两种来源。
• 新增零参考降级函数 _aclnn_zero_fallback：对数学上必然失败的非法输入（expected_error 用例），返回与输出容器同 shape/dtype 的零张量，使用例继续进入算子侧校验而非直接报 GOLDEN_FAILURE。
• aclnn spec 的 golden 接口签名调整：AclnnCircularPad2dBackwardSpec.golden 与 AclnnCircularPad3dBackwardSpec.golden 新增 gradInput 入参，并以 try/except 包裹原计算逻辑，异常时回退调用 _aclnn_zero_fallback(gradInput)。
• pad_v2 样例头文件引用修正：test_geir_pad_v2.cpp 移除不再需要的 experiment_ops.h，并将 pad_v2_proto.h 的引用路径由 ../op_graph/ 调整为 ../../op_graph/。
• GetSampleBuffers 链接属性调整：样例中的声明由 std::vector<uint8_t*>& GetSampleBuffers(); 改为 static 版本，影响该符号在样例内的链接范围。

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代码审查

审查结论

变更文件覆盖确认

• conversion/circular_pad_grad/tests/assets/golden.py：已审查（3 处问题，见下）。
  • 已核对：golden 新增第 4 个位置参数 gradInput 与仓库 aclnn spec 惯例一致（参考 conversion/circular_pad/tests/assets/golden.py 的 golden(x, padding, out, **kwargs)），未构成签名破坏；origin_dtype 用 str(grad_output.dtype) + "bfloat16" in origin_dtype 对 torch.bfloat16（"torch.bfloat16"）与 ml_dtypes "bfloat16" 均成立。
• conversion/pad_v2/examples/arch35/test_geir_pad_v2.cpp：no issues。
  • ../../op_graph/pad_v2_proto.h 由 conversion/pad_v2/examples/arch35/ 解析为 conversion/pad_v2/op_graph/pad_v2_proto.h（该文件确实存在，README 116 行也以 op_graph/pad_v2_proto.h 为 IR 接口引用），旧路径 ../op_graph/ 指向不存在的 examples/op_graph/，此改动是构建路径修正。
  • static std::vector<uint8_t*>& GetSampleBuffers(); 与文件内 222 行的 static 定义保持一致，消除了「非 static 声明后跟 static 定义」的编译错误，属正确修正。
  • 移除 #include "experiment_ops.h"：示例使用到的 op::Data/op::PadV2/aclgrphDumpGraph 分别由 array_ops.h/nn_other.h/ge_ir_build.h 与本地 proto 头覆盖，且该示例在本仓无构建目标（无 CMake 引用）；受审查范围限制无法读取 GE 外部头核对 op::PadV2 的唯一声明位置，因此不作为问题上报。

发现清单

• P2：aclnn spec 用裸 except Exception 吞掉 golden 异常并返回全零参考（2d/3d 两处同源）。
• P2：circular_pad_grad_golden 对 torch 张量直接 .numpy()，bfloat16 会抛 TypeError，与文件内 _torch_to_numpy_tensor 的 bf16 处理分叉。
• P3（可选强化）：_aclnn_zero_fallback 未校验 gradInput 类型，且在 except 分支内二次崩溃会掩盖原始异常；返回类型与正常路径不一致。

整体风险判断

改动方向（补 torch 输入支持、修正构建 include/链接属性）总体合理，C++ 部分风险低；主要风险集中在 golden 侧的异常兜底策略——它把「golden 崩溃」统一转成「全零参考」，会在合法性用例上产生假通过或误导性失败，建议在合入前收窄降级条件并保留异常信息。

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