Describe the current behavior / 问题描述

Relu6Grad、LambApplyOptimizerAssign、LambApplyWeightAssign、LambNextMV、LambNextMVWithDecay、LambNextRight、LambUpdateWithLr、LambUpdateWithLrV2、MultilabelMarginLoss、PoissonNllLoss 这 10 个算子，在各自的 op_host/*_infershape.cpp 中只做了 IMPL_OP_INFERSHAPE(<OpType>).InferShape(...) 注册，没有注册 InferDataType；在 op_graph/ 下也没有 IMPL_OP(<OpType>).InferDataType(...) 的注册。

这 10 个算子的 op_graph 原型、op_host def 与 op_kernel 均齐全，属于有 GE 图通路的算子，因此图编译时其输出 dtype 缺少显式推导来源。

对照：以当前 master 基线计，仓内 op_host 的 IMPL_OP_INFERSHAPE(...).InferDataType(...) 写法共 323 个文件，op_graph 的 IMPL_OP(...).InferDataType(...) 写法共 90 个文件，本批 10 个算子两种写法均无。

Environment / 环境信息

• 代码仓：cann/ops-nn，master 分支
• 复现基线：b405035cb（fix(bnll): improve log1p precision）
• 复现环境：x86_64 Ubuntu，gcc 13.3.0，使用仓内 op_host UT 框架（build.sh -u --ophost --soc=ascend950）
• 说明：该问题位于算子注册面（op_host / op_graph 的 InferDataType 注册），与具体昇腾硬件型号无关，影响所有注册了上述算子的产品形态

Steps to reproduce the issue / 重现步骤

1. 检出 cann/ops-nn master（基线 b405035cb）

2. 对上述任一算子检查注册面，例如：

grep -n "InferDataType" activation/relu6_grad/op_host/relu6_grad_infershape.cpp
grep -rn "InferDataType" activation/relu6_grad/op_graph/

两条命令均无输出，即该算子既没有在 op_host 也没有在 op_graph 注册 InferDataType。其余 9 个算子（optim/lamb_*、loss/multilabel_margin_loss、loss/poisson_nll_loss）同理。

3. 在 UT 中从注册表取该算子实现：

auto opImpl = gert::OpImplRegistry::GetInstance().GetOpImpl("Relu6Grad");
// opImpl->infer_datatype 为 nullptr

Describe the expected behavior / 预期结果

这 10 个算子应注册 InferDataType，即 gert::OpImplRegistry::GetInstance().GetOpImpl("<OpType>")->infer_datatype 非空，且各输出的 dtype 按算子语义正确推导。其中 MultilabelMarginLoss 的 is_target 输出应推导为 INT32（跟随 target），不能跟随 x，否则图上会把 INT32 的 is_target 推成浮点。

Related log / screenshot / 日志 / 截图

修复前，上述 grep 命令无任何输出（即无 InferDataType 注册）。

修复后，bash build.sh -u --ophost --soc=ascend950 --ops=<上述 10 个算子> 的执行结果：

[==========] 116 tests from 19 test suites ran.
[  PASSED  ] 116 tests.

[       OK ] relu6grad.relu6grad_infer_datatype
[       OK ] MultilabelMarginLossInferShapeTest.multilabelmarginloss_infer_datatype
[       OK ] PoissonNllLossInfershapeTest.poissonnllloss_infer_datatype
[       OK ] LambApplyOptimizerAssignProtoTest.lambapplyoptimizerassign_infer_datatype
[       OK ] LambApplyWeightAssignProtoTest.lambapplyweightassign_infer_datatype
[       OK ] LambNextMVProtoTest.lambnextmv_infer_datatype
[       OK ] LambNextMVWithDecayProtoTest.lambnextmvwithdecay_infer_datatype
[       OK ] LambNextRightProtoTest.lambnextright_infer_datatype
[       OK ] LambUpdateWithLrProtoTest.lambupdatewithlr_infer_datatype
[       OK ] LambUpdateWithLrV2ProtoTest.lambupdatewithlrv2_infer_datatype

新增用例中的 ASSERT_NE(dataTypeFunc, nullptr) 即为该注册生效的直接证据。

Special notes for this issue / 备注

• 修复 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9616
• NormalizeBBox 经复查确认不属于本批缺失范围：它已在 vfusion/normalize_bbox/op_graph/normalize_bbox_graph_infer.cpp 中以 IMPL_OP(NormalizeBBox).InferDataType(...) 注册，只是没有写在 IMPL_OP_INFERSHAPE 块里
• 本 Issue 与对应 PR 的验证均止于 op_host UT 层，未做真机与 GE 图 e2e 验证