| 文件 | 最后提交记录 | 最后更新时间 |
|---|---|---|
skip ci failed testcase Co-authored-by: XianglongZeng<zengxianglong1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36279 merge master into master skip ci failed testcase Created-by: probiotics_53 Commit-by: XianglongZeng 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】 https://gitcode.com/Ascend/op-plugin/pull/4958合入受阻，下掉一批与此次修改无关的门禁失败用例： ## 1. _afd/test_attention_worker_schedule File "/workspace/CODE/pytorch_ut/test/_afd/test_attention_worker_schedule.py", line 4, in <module> import torchair ModuleNotFoundError: No module named 'torchair' [ERROR] ERR99999 UNKNOWN applicaiton exception ## 2. _afd/test_ffn_worker_schedule 同上：ModuleNotFoundError: No module named 'torchair' + ERR99999 UNKNOWN ## 3. custom_ops/test_npu_multi_head_attention File "/workspace/CODE/pytorch_ut/test/custom_ops/test_npu_multi_head_attention.py", line 98 self.assertRtolEqual(cpu_result, npu_result) AssertionError: result error 精度比较失败（NPU 和 CPU 计算结果差异超阈值）。 ## 4. distributed/pipelining/test_schedule（2 个 error） ERROR [0.288s]: test_grad_with_split_b_w schedule._load_actions(...) AttributeError: '_PipelineScheduleRuntime' object has no attribute '_load_actions' ERROR [0.058s]: test_grad_with_v_schedule torch.distributed.init_process_group(...) _PipelineScheduleRuntime API 缺失 _load_actions 方法，distributed 接口不兼容。 ## 5. nn/test_module_hooks File "/workspace/CODE/pytorch_ut/test/nn/test_module_hooks.py", line 1487 with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, "Output 0 of BackwardHookFunctionBackward is " AssertionError: expected: "Output 0 of BackwardHookFunctionBackward is a view..." got: "Output 0 of BackwardHookFunction is a view..." PyTorch 报错信息中类名变更（BackwardHookFunctionBackward → BackwardHookFunction），正则匹配失败。 ## 6. test_multiprocessing_api File "/workspace/CODE/pytorch_ut/test/test_multiprocessing_api.py", line 215 self.assertTrue(torch.equal(npu_tensor.cpu(), reconstructed_npu.cpu())) AssertionError: False is not true 多进程 tensor 序列化/反序列化后数据不一致。 ## 7. test_ops _complex（3 个 error，同一根因） RuntimeError: _index_put_impl_:IndexPutKernelNpuOpApi.cpp:82 call aclnnIndexPutImpl failed, error code is 161002 AclNN_Parameter_Error(EZ1001): Tensor self not implemented for DT_COMPLEX64, should be in dtype support list [DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, ...] ACL 底层 aclnnIndexPutImpl 不支持 complex64/complex128 数据类型。 ## 总结 | # | 测试 | 根因 | 与 0d CPU tensor 修改关系 | |---|------|------|:--:| | 1 | attention_worker_schedule | 环境缺 torchair 包 | 无关 | | 2 | ffn_worker_schedule | 环境缺 torchair 包 | 无关 | | 3 | multi_head_attention | 精度差异 | 无关 | | 4 | test_schedule | distributed API _load_actions 缺失 | 无关 | | 5 | module_hooks | PyTorch 错误消息类名变更 | 无关 | | 6 | multiprocessing_api | 多进程 tensor 序列化不一致 | 无关 | | 7 | test_ops _complex | ACL 不支持 complex dtype | 无关 | https://gitcode.com/Ascend/op-plugin/pull/4958 涉及的 15 个 test_base_ops/ 测试全部 **success**。 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!36279 | 3 个月前 | |
fix: resolve lintrunner failures - bmm.py: add missing inductor_bmm import (F821) - distributed_patches.py: add _apply_fsdp_patches and lazy FSDP trigger functions that were missing (F821), fix unused imports (F401) - dynamo_patches.py: remove trailing newline (W391) - transfer_to_npu.py: revert setattr to direct assignment (B010), add noqa for unused functools and has_triton imports (F401) - _graph_tree.py: remove unused mark_step_begin from import (F401) - test_current_device.py: remove unused import, add trailing newline - .gitignore: add pipeline_logs/ | 1 个月前 | |
[fix] fix memory config testcase Co-authored-by: liujunzhu<liujunzhu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41705 merge master into master [fix] fix memory config testcase Created-by: liujunzhu Commit-by: liujunzhu 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> - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] 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） 修复 throw_on_npumalloc_oom 、 pinned_max_round_threshold_mb 和 pinned_max_cached_size_mb的用例问题。 # 【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” 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” 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 通过CI验证。 # 【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!41705 | 2 个月前 | |
test: add autograd profiler api coverage Co-authored-by: baoxuebin_2026<xuebin@isrc.iscas.ac.cn> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41986 merge codex/autograd-profiler-apis-master into master test: add autograd profiler api coverage Created-by: baoxuebin_2026 Commit-by: baoxuebin_2026 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 [#2933](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2933) [#2961](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2961) [#2898](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2898) - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 公开issue： - torch.autograd.Variable._execution_engine.run_backward：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2933 - torch.autograd.profiler.EnforceUnique：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2961 - torch.autograd.profiler_util.MemRecordsAcc.in_interval：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2898 # 【修改方案】 1. API 功能说明： - torch.autograd.Variable._execution_engine.run_backward：PyTorch autograd execution engine 的反向传播入口，可对指定 graph roots 执行 backward，并返回指定输入的梯度。 - torch.autograd.profiler.EnforceUnique：profiler 内部用于校验 key 唯一性的辅助类，重复 key 会抛出异常。 - torch.autograd.profiler_util.MemRecordsAcc.in_interval：profiler memory records 的区间筛选接口，用于返回指定时间范围内的 memory record。 2. 上游用例检查情况： 检索 PyTorch / Torch-NPU 现有测试后，未找到面向以上 3 个 API 的独立、直接、最小验证用例，因此按任务要求新增 NPU API 验证用例。 3. 新增用例文件： - test/autograd/test_execution_engine.py - test/profiler/test_profiler_utils_api.py 4. 新增用例覆盖场景： - _execution_engine.run_backward 在当前 accelerator 设备上返回指定输入张量的梯度 - EnforceUnique 对重复 key 抛出异常 - MemRecordsAcc.in_interval 按时间区间筛选 memory records 5. 新增文件头部已按要求补充注释，说明该文件验证的 API 功能。 补充说明：当前分支中 MemRecordsAcc.in_interval 用例使用 in_interval(2000, 5000)，与该版本 Event.start_ns() 返回的 ns 时间单位保持一致。 # 【资料变更】 不涉及。资料补齐已单独提交文档 PR。 # 【接口变更】 不涉及。未修改跨仓接口，也未修改用户可见接口行为。 # 【功能验证】 测试环境： text torch: 2.13.0 torch_npu: 2.13.0 CANN: 9.1.0 测试方法： source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=1 python3.11 test/autograd/test_execution_engine.py -v TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=1 python3.11 test/profiler/test_profiler_utils_api.py -v 测试结果： test_run_backward_returns_requested_gradients ... ok Ran 1 test in 34.1s OK test_enforce_unique_raises_on_duplicate_key ... ok test_mem_records_acc_filters_records_in_interval ... ok Ran 2 tests in 21.4s OK See merge request: Ascend/pytorch!41986 | 1 个月前 | |
| 2 年前 | ||
Bugfix: add tuple support for device_ids in transfer_to_npu Co-authored-by: ylw1234<lwying007@126.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41521 merge master into master Bugfix: add tuple support for device_ids in transfer_to_npu Created-by: ylw1234 Commit-by: ylw1234 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> https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1583 - [ ] 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） 问题： _wrapper_cuda 和 _patch_nametuple 对 device_ids 只处理了 list 类型，tuple 类型会被跳过，cuda→npu 替换不生效。 修复： 在两处各新增 elif isinstance(device_ids, tuple) 分支，将 tuple 转 list 做替换后再转回 tuple 写回 kwargs。同时将 type() is list 改为 isinstance() ，并修复局部变量未回写 kwargs 的 bug。 # 【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” 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” 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!41521 | 2 个月前 | |
[master][Fix] Fix static check errors detected by clang-format Co-authored-by: zhoupeng<zp2165064878@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42607 merge clang-format-1 into master [master][Fix] Fix static check errors detected by clang-format Created-by: thickhair Commit-by: zhoupeng 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/3340 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 修复clang-format错误 # 【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】  # 【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!42607 | 1 个月前 | |
[Inductor] master branch support AOTI and cpp_wrapper Co-authored-by: qiaoyaodan888<qiaoyaodan@huawei.com> Co-authored-by: zhuceHW<zhuce@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42521 merge main-0720 into master [Inductor] master branch support AOTI and cpp_wrapper Created-by: zhucehw Commit-by: zhuceHW;qiaoyaodan888;zhucehw Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2526?ref=&did=4121203#tid-4121203 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1. add cpp_wrapper and AOTI support for master branch 2. sync files from torch2.13 aoti_runtime and aoti_torch 3. format c++ file whitespace num 4. skip lazy compile for cpp_wrapper # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 CI PASS # 【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!42521 | 1 个月前 | |
adjust ci failed case and modify doc Co-authored-by: XianglongZeng<zengxianglong1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43385 merge master into master adjust ci failed case and modify doc Created-by: probiotics_53 Commit-by: XianglongZeng 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】 调整一个门禁上存量失败用例的阈值 修改gru的文档 # 【资料变更】 修改gru的文档 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】  # 【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!43385 | 1 个月前 | |
test: add Backend.Options API coverage Co-authored-by: nannan-2026<1794949109@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43165 merge test-backend-options-master into master test: add Backend.Options API coverage Created-by: nannan-2026 Commit-by: nannan-2026 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 关联社区 Issue： https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/3207 # 【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） 本 PR 为 PyTorch 原生 API 一致性测试补齐，不修改目标 API 的功能实现。 目标 API： python torch._C._distributed_c10d.Backend.Options 新增测试文件： text test/distributed/test_backend_options.py ## 1. API 功能说明 Backend.Options 是 PyTorch 分布式通信后端 Options 的基础配置类。 构造形式为： python Backend.Options(backend, timeout=default_timeout) 其中： 1. backend 为必选参数，表示通信后端名称； 2. timeout 为可选参数，类型为 datetime.timedelta； 3. backend 为只读属性； 4. _timeout 为可读写属性； 5. 当前 master 对应的 PyTorch 2.13.0 还包含 global_ranks_in_group 和 group_name 两个可读写属性。 ## 2. PyTorch 上游用例分析 已检查 PyTorch 官方社区测试代码。 上游存在部分间接相关使用，例如： 1. 具体分布式后端 Options 类继承相关基础配置； 2. DeviceMesh 或 ProcessGroup 测试中使用后端 Options； 3. 部分测试验证具体后端的 Options，例如 ProcessGroupNCCL.Options。 但是，未发现针对以下精确 API 的直接、完整 Python 行为测试： python torch._C._distributed_c10d.Backend.Options 现有社区测试未充分覆盖： 1. backend 必选参数； 2. timeout 默认值、位置参数和关键字参数； 3. 空字符串、零超时和负超时； 4. backend 只读行为； 5. _timeout 可写行为； 6. 不同实例之间的状态独立性； 7. global_ranks_in_group 的默认值和读写行为； 8. group_name 的默认值和读写行为； 9. 缺少参数、多余参数和非法参数类型； 10. _timeout 非法赋值后的异常行为。 因此，本 PR 在 Torch-NPU test 目录中新增独立专项测试。 ## 3. 修改内容 新增测试类： python TestBackendOptions 共新增 6 个测试方法： ### 3.1 test_init_with_default_and_explicit_timeout 验证： - 只传入 backend 时的默认构造； - 返回对象类型； - 默认 _timeout 为 30 分钟； - timeout 支持位置参数； - timeout 支持关键字参数； - 构造后的属性值与输入一致。 ### 3.2 test_init_with_boundary_values 验证： - 空字符串 backend； - 零超时； - 负超时； - 边界值构造后的属性值。 ### 3.3 test_group_metadata_properties 验证： - global_ranks_in_group 默认值为空列表； - group_name 默认值为空字符串； - 两个属性均支持赋值； - 赋值后读取结果与设置值一致。 ### 3.4 test_property_access_and_instance_independence 验证： - backend 为只读属性； - 对 backend 赋值时抛出 AttributeError； - _timeout 支持修改； - 修改一个实例不影响另一个实例； - 不同构造调用产生独立对象。 ### 3.5 test_invalid_constructor_arguments 验证： - 缺少必选参数； - 非法 backend 类型； - 非法 timeout 类型； - 多余位置参数； - 未定义关键字参数。 ### 3.6 test_invalid_timeout_assignment 验证： - _timeout 写入非法类型时抛出 TypeError； - 异常赋值后原有 _timeout 值保持不变。 ## 4. 测试实现规范 测试符合以下要求： 1. 使用 TestCase 和 run_tests； 2. 使用 self.assert* 验证结果； 3. 使用 self.assertRaises 验证异常； 4. 未使用 try-except 屏蔽测试失败； 5. 未添加与测试无关的输出； 6. 新增文件包含 Huawei Copyright； 7. 新增文件包含 BSD 3-Clause License； 8. 新增文件包含英文模块用途说明； 9. 本 PR 只新增 test/distributed/test_backend_options.py。 ## 5. 各版本差异说明 各分支测试内容根据对应 PyTorch 版本中 Backend.Options 的实际接口能力进行区分： | 版本 | 测试方法数 | 接口差异 | |---|---:|---| | v2.7.1 | 5 | 包含 backend 和 _timeout | | v2.11.0 | 6 | 增加 global_ranks_in_group 和 group_name | | v2.12.0 | 6 | 与 v2.11.0 一致 | | master | 6 | 当前 PyTorch 2.13.0 的目标属性范围与 v2.11.0、v2.12.0 一致 | 具体说明： 1. v2.7.1 中不存在 global_ranks_in_group 和 group_name，因此不包含 test_group_metadata_properties； 2. v2.11.0 开始支持 global_ranks_in_group 和 group_name，因此增加 分组元数据属性测试； 3. v2.11.0、v2.12.0 和当前 master 对应 PyTorch 2.13.0 的目标测试范围 一致； 4. 各分支测试差异来自 PyTorch 上游 API 的版本差异，不是测试覆盖遗漏。 经实际 API 探针确认，当前 PyTorch 2.13.0 的 Backend.Options 不包含： text use_pg_for_symm_mem_rendezvous enable_reconfigure 因此，本 PR 不再将这两个不属于当前目标接口的属性纳入测试范围。 ## 6. NPU 适配说明 该 API 是分布式后端配置对象，不接收 PyTorch Tensor，也不执行： 1. NPU 算子； 2. NPU Kernel； 3. HCCL 集合通信； 4. CPU/NPU 数据迁移； 5. 与 dtype、shape 或 device 有关的计算。 因此，本测试不创建与目标 API 无关的 NPU Tensor，也不初始化 HCCL 进程组。 测试时设置： text TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 用于避免在独立版本验证环境中自动加载与目标配置类无关的设备后端。 该设置不会跳过或替代 Backend.Options 的任何接口行为验证。 # 【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” 不涉及资料文件修改。 目标 API 位于： text torch._C._distributed_c10d 其中 torch._C 和 _distributed_c10d 均属于 PyTorch 内部实现模块， 该 API 属于 PyTorch 私有接口，不是客户可见的公开 API。 根据 API 一致性任务要求，PyTorch 私有接口无需在以下公开资料目录新增 API 文档： text docs/zh/api/native_api 因此，本任务不新增 Docs PR，也不修改资料目录。 # 【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” 不涉及。 本 PR 仅新增测试，不修改目标 API 的： 1. API 名称； 2. 构造函数签名； 3. 输入参数； 4. 默认参数； 5. 属性定义； 6. 返回行为； 7. 异常行为； 8. Python 绑定； 9. 底层 C++ 实现。 本 PR 不涉及跨代码仓修改，也不涉及客户可见接口变更。 # 【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 ## 1. 验证分支和提交 目标分支： text master 测试分支： text test-backend-options-master 测试提交： text ed7ec8d7c9731c75407ed9d22f71e68e7189e364 验证前确认本地和远端提交一致： text Local commit: ed7ec8d7c9731c75407ed9d22f71e68e7189e364 Remote commit: ed7ec8d7c9731c75407ed9d22f71e68e7189e364 ## 2. 测试环境 text Python executable: /workspace/venvs/api3205-master/bin/python Python: 3.11.13 torch: 2.13.0+cu130 Expected torch: 2.13.0 Torch version match: True +cu130 是当前 PyTorch wheel 的构建标识。本测试不执行 CUDA 算子， 也不依赖 CUDA 设备。 ## 3. API 探针 实际结果： text options_type: <class 'torch._C._distributed_c10d.Backend.Options'> backend: hccl _timeout: 0:30:00 has_global_ranks_in_group: True has_group_name: True has_use_pg_for_symm_mem_rendezvous: False has_enable_reconfigure: False API probe valid: True API probe exit code: 0 ## 4. 测试方法检查 实际检测到 6 个测试方法： text test_init_with_default_and_explicit_timeout test_init_with_boundary_values test_group_metadata_properties test_property_access_and_instance_independence test_invalid_constructor_arguments test_invalid_timeout_assignment 结果： text test_method_count: 6 test method inspection exit code: 0 ## 5. Python 语法检查 执行命令： bash PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \ TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 \ /workspace/venvs/api3205-master/bin/python \ -m py_compile \ /tmp/api3207_master_after_fix/test_backend_options.py 结果： text py_compile exit code: 0 ## 6. Git 差异检查 执行命令： bash git diff --check HEAD^ HEAD 结果： text git diff --check exit code: 0 ## 7. unittest 验证 执行命令： bash cd /tmp PYTHONPATH= \ TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 \ PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \ /workspace/venvs/api3205-master/bin/python \ /tmp/api3207_master_after_fix/test_backend_options.py \ -v 实际结果： text test_group_metadata_properties ... ok test_init_with_boundary_values ... ok test_init_with_default_and_explicit_timeout ... ok test_invalid_constructor_arguments ... ok test_invalid_timeout_assignment ... ok test_property_access_and_instance_independence ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 6 tests in 1.508s OK 结果： text unittest exit code: 0 ## 8. pytest 验证 执行命令： bash cd /tmp PYTHONPATH= \ TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 \ PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \ /workspace/venvs/api3205-master/bin/python \ -m pytest -q \ /tmp/api3207_master_after_fix/test_backend_options.py 实际结果： text ...... [100%] 6 passed, 14 subtests passed in 4.75s 结果： text pytest exit code: 0 ## 9. 验证结果汇总 text API_EXIT=0 METHOD_EXIT=0 COMPILE_EXIT=0 DIFF_EXIT=0 UNITTEST_EXIT=0 PYTEST_EXIT=0 最终结果： text RESULT: API #3207 master validation PASSED  完整日志： text /workspace/api3207_logs/master.log # 【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 - [ ] 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!43165 | 1 个月前 | |
refactor: simplify lazy compiler setup Sync from v2.7.1_import commits: - 408a08cd08: keep rng prim patches in existing module Move rng_prims patches from _rng_prims_patch.py into _inductor.py, remove _register_rng_prims() from registry_manager.py - 7595f3d170: remove compiler backend locks Remove _INDUCTOR_NPU_BACKEND_LOCK, _DYNAMO_NPU_BACKEND_LOOKUP_LOCK, _serialize_npu_backend_lookup, _reset_compiler_locks_after_fork. Simplify _NpuBackendScope and _setup_inductor_for_compile. - ce0f030950: preserve npugraphs option behavior _NpugraphsBackendEntryPoint calls _lazy_dynamo_setup + _lazy_inductor_setup directly. Remove _normalize_compile_options. NpugraphsBackend.__call__ no longer accepts **compile_kwargs. Verified locally: lazy init chain works, no dynamo/inductor import on import torch_npu. | 1 个月前 | |
| 2 年前 | ||
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: !40725 merge test-vmap-pytree-guards-master into master 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!40725 | 1 个月前 | |
test(fx): add NPU tests for symbolic_shapes.lru_cache and PropagateUnbackedSymInts Co-authored-by: wangshiqi-2026<wang-shiqi@sjtu.edu.cn> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38673 merge test-fx-symbolic-shapes-unbacked-symints into master test(fx): add NPU tests for symbolic_shapes.lru_cache and PropagateUnbackedSymInts Created-by: wangshiqi-2026 Commit-by: wangshiqi-2026 Merged-by: ascend-robot Description: 【合入来源】 如有社区issue，请关联issue链接 请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等） 问题单 issue/工单 关联issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1617 【修改方案】 完善 Torch-NPU 对 torch.fx.experimental.symbolic_shapes 下 5 个 API 在 NPU 环境下的兼容性验证，覆盖以下 API： | API | 说明 | |-----|------| | torch.fx.experimental.symbolic_shapes.lru_cache | symbolic_shapes 模块提供的 lru_cache 封装，支持 hits/misses、cache_clear、cumulative_cache_info | | torch.fx.experimental.symbolic_shapes.PropagateUnbackedSymInts | FX Interpreter 子类，用于传播 unbacked SymInt 绑定 | | torch.fx.experimental.symbolic_shapes.PropagateUnbackedSymInts.boxed_run | 以 boxed 调用约定执行 FX 图 | | torch.fx.experimental.symbolic_shapes.PropagateUnbackedSymInts.call_function | 执行 call_function 节点并返回结果 | | torch.fx.experimental.symbolic_shapes.PropagateUnbackedSymInts.call_method | 执行 call_method 节点并返回结果 | ### 1. 上游社区用例情况分析 在 PyTorch 上游仓库（github.com/pytorch/pytorch）中搜索这 5 个 API： - **lru_cache**：torch/fx/experimental/symbolic_shapes.py 中有公开实现，但上游 test/ 目录下无针对 symbolic_shapes.lru_cache 的直接单测覆盖 - **PropagateUnbackedSymInts**：类定义于 symbolic_shapes.py，上游仅在 test/fx/test_fx_traceback.py 中间接涉及，无独立、直接的 API 验证用例 - **PropagateUnbackedSymInts.boxed_run / call_function / call_method**：继承自 torch.fx.Interpreter，上游无针对 PropagateUnbackedSymInts 这三个方法的直接单测 结论：5 个 API 均属于上游\"无直接用例\"场景，按 1.3 规范自写用例，提交到 torch-npu 的 test/ 目录。 ### 2. NPU 适配方案 5 个 API 均为 FX / symbolic_shapes 框架层纯 Python 接口，不涉及 NPU 算子调用，在 NPU 上行为与 CPU 一致，**无需做任何 API 代码适配修改**。 ### 3. 新增测试用例 新增/扩展以下测试文件进行覆盖： | 测试文件 | 覆盖 API | |----------|----------| | test/fx/test_symbolic_shapes_api.py | test_public_lru_cache → lru_cache | | test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py | test_propagate_unbacked_symints_run 等 → PropagateUnbackedSymInts | | test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py | test_propagate_unbacked_symints_boxed_run → boxed_run | | test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py | test_propagate_unbacked_symints_call_function → call_function | | test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py | test_propagate_unbacked_symints_call_method → call_method | ### 4. API 补齐 不需要。5 个 API 在 NPU 上运行结果与 PyTorch 社区一致。 ### 5. 多版本分支合入 目标分支：master 【资料变更】 不涉及（文档补齐在独立 docs PR 中完成）。 【接口变更】 不涉及（无新增/修改对外 C++ 或 Python 接口，仅新增测试用例） 【功能验证】 ### 1. 测试环境 设备：Ascend NPU 框架：torch-npu + PyTorch 说明：5 个 API 为 FX/symbolic_shapes 的框架层纯 Python 接口，不涉及张量算子差异；用例中涉及张量时使用 .to(device_type) 运行在当前 accelerator。 ### 2. 测试命令 bash cd /tmp source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh python /workspace/pytorch/test/fx/test_symbolic_shapes_api.py -k test_public_lru_cache python /workspace/pytorch/test/fx/test_fx_propagate_unbacked_symints.py -k propagate_unbacked ### 3. 测试结果（运行日志） text # 环境：Ascend NPU（torch-npu 2.13.0 / torch 2.13.0） # lru_cache . ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.022s OK # PropagateUnbackedSymInts（含 boxed_run / call_function / call_method） ....... ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.747s OK ### 4. 与上游用例的关系 | 验证维度 | 上游现有用例 | 本 PR 新增用例 | |----------|-------------|----------------| | symbolic_shapes.lru_cache | 无直接用例 | 已覆盖（hit/miss、cumulative_cache_info、cache_clear） | | PropagateUnbackedSymInts | 仅 test_fx_traceback.py 间接涉及 | 已覆盖（run / run_node / placeholder / output） | | PropagateUnbackedSymInts.boxed_run | 无直接用例 | 已覆盖 | | PropagateUnbackedSymInts.call_function | 无直接用例 | 已覆盖（NPU 张量 + shape 校验） | | PropagateUnbackedSymInts.call_method | 无直接用例 | 已覆盖（NPU 张量 + shape 校验） | | NPU 侧验证闭环 | 不完整 | 本 PR 补齐 | 【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 - [ ] 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!38673 | 1 个月前 | |
add test for add_module and apply api in torch.jit.ScriptModule Co-authored-by: bobebest<773449114@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !40311 merge test-master into master add test for add_module and apply api in torch.jit.ScriptModule Created-by: bobebest Commit-by: bobebest 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1977 - [ ] 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） torch.jit.ScriptModule.add_module和torch.jit.ScriptModule.apply：已在 PyTorch 官方社区搜索 ，无针对该 API 的专门测试用例，因此自行编写测试用例。 Torch.jit.ScriptModule各属性介绍：把一个普通的 Python 模型（nn.Module）编译成 TorchScript 模型（ScriptModule），让它可以脱离 Python、在 NPU/C++/ 推理引擎上跑。 # API介绍 **torch.jit.ScriptModule.add_module**是 PyTorch TorchScript 中用于动态添加子模块的核心方法，该子模块可以使用给定的名称作为属性进行访问； **语法：**add_module(name, module) **参数：** name（str）：子模块的名称，可以是任意字符串 module（torch.nn.Module 或 None）：要添加的子模块实例；传入 None 时相当于删除该名称对应的子模块 **返回值：**None **核心特性：** 1、TorchScript 静态性约束：只有 add_module 能让 TorchScript 识别并追踪新加入的子模块、参数和缓冲区； 2、动态网络构建：适用于运行时才决定网络结构的场景（如循环添加多层、条件分支添加模块）； 3、状态管理：加入的子模块会被纳入 parameters()、state_dict()、to(device)、train()/eval() 等管理体系。 **torch.jit.ScriptModule.apply**是 PyTorch TorchScript 静态图模块 的递归遍历函数，递归遍历模块自身 + 所有子模块，对每一个模块执行传入的函数。 **语法：**apply(fn) **参数：** fn（Callable[[torch.nn.Module], None]）：一个函数，接受一个 Module 实例作为输入，返回 None。该函数会被递归地应用到模块自身和每一个子模块上 **返回值：**self（即调用 apply 的 ScriptModule 实例本身） **核心特性如下：** 1、递归执行：深度优先遍历所有子模块 2、原地修改：直接修改模块，不返回新模型 3、顺序固定：先处理自身，再处理子模块 4、TorchScript 安全：可在静态图中正常使用 5、生命周期统一管理：参数、设备、模式全部生效 **具体测试内容如下：** | 测试维度 | 具体内容 | |---------|---------| | 功能正确性 | torch.jit.ScriptModule.add_module 能否正确添加子模块；torch.jit.ScriptModule.apply 能否正确修改参数 | | 递归行为 | torch.jit.ScriptModule.apply 是否递归访问所有嵌套子模块 | | 类型一致性 | 添加的子模块是否被转换为 ScriptModule 类型 | | 设备适配 | 所有参数和张量在 NPU 设备上的 device type 是否正确 | | 前向推理 | 修改后的模型能否正常执行前向传播 | | 返回值语义 | torch.jit.ScriptModule.apply 是否返回自身以支持链式调用 | # 【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” 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” 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 - [ ] 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!40311 | 2 个月前 | |
[master][Fix] Fix static check errors detected by CODESPELL Co-authored-by: thickhair<zp2165064878@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38552 merge code_spell_fix_master into master [master][Fix] Fix static check errors detected by CODESPELL Created-by: thickhair Commit-by: thickhair 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1865 - [ ] 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） # 【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】  # 【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!38552 | 2 个月前 | |
perf: defer dynamo and inductor imports on master Sync import optimization from v2.9.0_import to master. Defers torch._dynamo, torch._inductor and torch_npu._inductor initialization from import time to first torch.compile() / graph capture call. Key adaptations for master (PyTorch 2.13+): - Preserve master's stream/event variable patches (patch_stream_event_variable_python_type, patch_npu_stream_context, register_npu_current_stream_handler) - Keep make_config_entry for _ConfigEntry compatibility (MIN_SUPPORTED >= 2.10) - Preserve master's _patch_flex_attention_device and _dump_snapshot in transfer_to_npu - Merge lazy init infrastructure with master's existing new_init(name=None) signature See master_syn.md for full per-file classification and conflict resolution. | 1 个月前 | |
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
[optim] Add distributed Muon optimizer support for Ascend NPU Co-authored-by: guoqi1024<guoqi5@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38393 merge feature/distributed-muon-optimizer into master [optim] Add distributed Muon optimizer support for Ascend NPU Created-by: guoqi1024 Commit-by: guoqi1024 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2403 - [x] 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） # 【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!38393 | 2 个月前 | |
test(package): add testcase for PackageExporter additional APIs Co-authored-by: PAGEMRW<985608880@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37848 merge test-package-exporter-additional-api-master into master test(package): add testcase for PackageExporter additional APIs Created-by: PAGEMRW Commit-by: PAGEMRW Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 - 问题单 PyTorch 社区用例对以下 torch.package.PackageExporter API 缺少充分且直接的验证： torch.package.PackageExporter.add_dependency torch.package.PackageExporter.all_paths torch.package.PackageExporter.close torch.package.PackageExporter.dependency_graph_string torch.package.PackageExporter.get_unique_id torch.package.PackageExporter.register_intern_hook 因此新增 test_package_exporter_additional_api.py 测试文件，用于验证上述 6 个 API 的正确性，并补充异常路径验证，覆盖显式依赖添加、依赖图路径查询、依赖图字符串输出、唯一 ID 生成、intern hook 注册/移除、PackageExporter 正常关闭及重复关闭异常等场景。 # 【修改方案】 一、API 功能说明 1. torch.package.PackageExporter.add_dependency 是 PyTorch torch.package.PackageExporter 中用于手动向包导出器依赖图添加模块依赖的 API，核心功能如下： 依赖图补充能力：接收指定模块名，并根据用户预先配置的 extern、intern、mock、deny 等规则，将该模块加入 PackageExporter 的依赖分析流程。 规则驱动处理：模块最终是被打包进 archive、作为外部依赖记录、替换为 mock 模块，还是被拒绝，取决于导出器中已有的依赖匹配规则。 递归依赖分析支持：当 dependencies=True 时，会进一步分析该模块源码中的 import 依赖，并将相关依赖继续纳入处理。 手动依赖声明：适用于测试或特殊打包场景中显式补充某个模块依赖，避免完全依赖 save_module、save_pickle 等接口的自动扫描。 纯 Python 打包辅助：该 API 主要操作模块依赖关系和导出规则，不涉及张量计算，也不要求运行在 NPU/GPU 设备上。 2. torch.package.PackageExporter.all_paths 是 PyTorch PackageExporter 中用于查询两个模块之间依赖路径的调试分析 API，核心功能如下： 依赖路径追踪：接收源模块 src 和目标模块 dst，返回从 src 到 dst 的所有依赖路径。 DOT 图格式输出：返回结果为 DOT 格式字符串，可用于 Graphviz 等工具可视化依赖子图。 依赖原因定位：常用于分析某个模块为什么会被 PackageExporter 作为依赖引入，帮助定位间接 import 链路。 子图级别查看：相比完整依赖图，该 API 只关注指定源模块到目标模块之间的路径，便于缩小调试范围。 静态调试属性：该 API 只读取和展示 PackageExporter 内部依赖图信息，不会执行实际模型计算或张量运算。 3. torch.package.PackageExporter.close 是 PyTorch PackageExporter 中用于结束打包并将 package 写入目标位置的收尾 API，核心功能如下： 包写出能力：将前面通过 save_module、save_pickle、save_text、save_binary、save_source_string 等接口收集到的代码、对象和资源正式写入文件系统或二进制 IO 对象。 导出流程终止：调用 close() 后，PackageExporter 进入关闭状态，后续再调用保存、依赖添加等导出相关接口将不再合法。 上下文管理器等价：通常推荐使用 with PackageExporter(...) as exporter 的形式自动触发关闭逻辑，避免忘记手动调用 close()。 规则完整性检查：在关闭阶段会完成打包收尾检查，例如未解析依赖、非法依赖或未匹配规则可能在关闭时触发异常。 资源释放作用：用于确保底层 zip/package 归档结构被完整写入并释放相关写入资源。 4. torch.package.PackageExporter.dependency_graph_string 是 PyTorch PackageExporter 中用于输出完整包依赖图的调试 API，核心功能如下： 完整依赖图查看：返回当前 PackageExporter 已记录的 package 依赖关系图。 字符串化输出：返回值为字符串形式的依赖图表示，可直接打印到控制台或写入日志文件。 打包调试支持：用于观察哪些模块被纳入依赖图、模块之间存在怎样的依赖关系。 与局部路径分析互补：all_paths(src, dst) 适合查看两个模块之间的路径，而 dependency_graph_string() 适合查看整体依赖结构。 无副作用查询：该 API 只读取依赖图状态，不会修改打包内容，也不涉及张量或设备相关操作。 5. torch.package.PackageExporter.get_unique_id 是 PyTorch PackageExporter 中用于生成包内唯一标识符的辅助 API，核心功能如下： 唯一 ID 生成：返回一个字符串 ID，并保证该 ID 在当前 package 导出过程中只会被分配一次。 避免命名冲突：常用于生成临时模块名、资源路径或中间文件名，防止与已有模块和资源发生冲突。 自定义打包支持：在自定义 __reduce_package__ 等高级打包逻辑中，可用该 API 为动态生成的资源分配唯一名称。 包内范围唯一：其唯一性主要保证在当前 PackageExporter 管理的 package 内成立，不用于全局分布式唯一标识。 轻量级工具属性：该 API 只生成字符串标识，不涉及依赖扫描、文件写入或张量运算。 6. torch.package.PackageExporter.register_intern_hook 是 PyTorch PackageExporter 中用于注册 intern 模块匹配回调函数的 API，核心功能如下： intern 回调注册：向导出器注册一个 hook，当某个模块匹配 intern() 规则并准备被打包进 package 时，该 hook 会被触发。 自定义处理能力：hook 函数可接收 exporter 和 module_name，从而在模块被 intern 时执行额外逻辑，例如记录日志、统计模块、补充资源或检查模块名。 多 hook 顺序执行：支持注册多个 intern hook，并按照注册顺序依次调用，便于组合多个自定义处理逻辑。 可移除句柄支持：注册后会返回 RemovableHandle，后续可通过 handle.remove() 移除该 hook。 打包流程扩展点：该 API 提供对 PackageExporter 内部模块处理流程的扩展能力，适合测试 hook 调用顺序、移除机制和模块匹配行为。 二、测试文件 test_package_exporter_additional_api.py 完整验证该 API 的原因 `` 该测试用例针对 torch.package.PackageExporter.add_dependency、torch.package.PackageExporter.all_paths、torch.package.PackageExporter.dependency_graph_string、torch.package.PackageExporter.get_unique_id、torch.package.PackageExporter.register_intern_hook 和 torch.package.PackageExporter.close 六个 API，从显式依赖处理、异常依赖处理、依赖图路径查询、依赖图字符串输出、唯一标识生成、Hook 注册与移除机制、包写入闭环、重复关闭异常等维度进行直接验证，具体体现在： 1. 对 add_dependency API 的验证 显式依赖添加验证 test_add_dependency：通过创建 PackageExporter，并直接调用 add_dependency("math") 手动加入 math 模块依赖，验证 API 能够将指定模块加入 PackageExporter 的依赖分析流程。测试通过 dependency_graph.nodes 校验 math 已被加入依赖图节点，说明 add_dependency 能够正确记录显式添加的依赖。随后关闭 exporter，并使用 PackageImporter 从内存 package 中重新加载 math 模块，验证导入结果与系统原生 math 模块一致，说明显式添加的依赖不仅在导出阶段被正确记录，也能在导入阶段保持正确解析。 不存在模块异常路径验证 test_add_dependency_nonexistent_module_raises：通过 add_dependency("nonexistent_module_for_package_exporter_test") 手动添加一个不存在的模块依赖，并在 exporter.close() 阶段断言抛出 PackagingError。该测试验证 add_dependency 对非法/不可解析模块依赖的处理符合预期：依赖可以先进入导出器依赖处理流程，但最终关闭打包时会进行完整性检查并暴露打包错误，避免生成包含无效依赖的 package。 2. 对 all_paths API 的验证 依赖路径查询验证 test_all_paths：手动向 dependency_graph 中添加 a -> b、b -> c、a -> d 三条边，然后调用 all_paths("a", "c") 查询从 a 到 c 的依赖路径。测试断言结果中包含 "a" -> "b" 和 "b" -> "c"，说明 API 能够正确返回目标路径上的依赖边；同时断言结果中不包含 "a" -> "d"，说明 API 不会错误返回与目标节点 c 无关的分支路径。该测试覆盖了依赖图路径提取的正确性和无关路径过滤能力。 3. 对 dependency_graph_string API 的验证 依赖图字符串输出验证 test_dependency_graph_string：通过向 dependency_graph 中添加 a -> b 依赖边，再调用 dependency_graph_string() 获取完整依赖图字符串。测试断言结果中包含 digraph G，验证其输出符合 DOT 图格式；同时断言结果中包含 "a" -> "b"，验证依赖图中的实际边关系能够被正确序列化输出。该测试说明该 API 能够将 PackageExporter 内部依赖图转换为可读、可调试的字符串表示。 4. 对 get_unique_id API 的验证 唯一标识生成验证 test_get_unique_id：连续三次调用 get_unique_id()，并分别断言返回值为 "0"、"1"、"2"。该测试验证了 API 能够在同一个 PackageExporter 实例内生成单调递增且不重复的字符串 ID，说明其可用于包内临时资源、模块名或自定义打包逻辑中的唯一命名需求。同时，连续调用场景也验证了内部计数状态能够被正确维护。 5. 对 register_intern_hook API 的验证 Hook 注册与触发验证 test_register_intern_hook：定义 intern_hook 回调函数，并通过 register_intern_hook 注册到 PackageExporter 中。随后调用 save_source_string("foo", "VALUE = 1", dependencies=False) 保存源码模块，触发模块 intern 流程。测试最终断言 interned_modules 等于 ["foo"]，说明当模块被打包进 package 时，已注册的 intern hook 能够被正确调用，并且能够接收到正确的模块名参数。 Hook 移除机制验证 test_register_intern_hook_remove：注册 intern hook 后，立即调用返回句柄的 remove() 方法移除该 hook，再保存 foo 模块。测试断言 interned_modules 为空列表，说明被移除的 hook 不会继续触发。该测试进一步覆盖了 register_intern_hook 返回句柄的有效性，以及 hook 注册后可撤销的边界行为，避免回调残留或误触发。 6. 对 close API 的验证 包写入闭环验证 test_close：先通过 save_source_string("foo", "VALUE = 3", dependencies=False) 向 package 中写入源码模块，再调用 close() 完成导出收尾。随后重置 BytesIO 指针，并使用 PackageImporter 从内存 package 中重新导入 foo 模块，断言 foo.VALUE 等于 3。该测试验证了 close() 能够正确完成 package 的最终写入、归档结构封装和资源收尾，使导出的内容能够被后续 PackageImporter 正常加载。 重复关闭异常路径验证 test_close_twice_raises：创建 PackageExporter 后先执行一次 close() 完成关闭，再次调用 close() 时断言抛出异常。该测试验证 close() 关闭状态管理符合预期，PackageExporter 在完成导出后不会允许重复关闭或重复写入，从而避免资源状态异常、归档结构重复收尾等问题。 7. 测试完整性与隔离性保障 该测试文件使用 BytesIO 作为内存 package 载体，避免依赖外部文件系统，保证测试过程轻量、独立、可重复。每个测试用例均重新创建 PackageExporter 实例，分别构造独立的依赖图、hook 列表或 package 内容，避免不同 API 测试之间发生状态污染。部分测试使用 with PackageExporter(buffer) as exporter 的上下文管理方式，覆盖自动 close 场景；test_close 显式调用 close()，覆盖手动关闭场景；test_add_dependency_nonexistent_module_raises 和 test_close_twice_raises 分别覆盖依赖解析失败与重复关闭两个异常分支。由于这些 API 主要属于 torch.package 的 Python 层打包、依赖管理和导出流程，不涉及实际张量计算或 NPU 算子执行，因此无需额外构造 NPU 张量，也无需额外进行张量迁移适配。 三、NPU 适配 torch.package.PackageExporter.add_dependency、torch.package.PackageExporter.all_paths、torch.package.PackageExporter.close、torch.package.PackageExporter.dependency_graph_string、torch.package.PackageExporter.get_unique_id 和 torch.package.PackageExporter.register_intern_hook 均属于 torch.package 模块中的 Python 层打包、依赖管理、调试分析和 Hook 扩展类 API，不涉及张量计算、算子执行或设备调度逻辑，因此无需针对昇腾 NPU 做额外适配，具体分析如下： 1. 纯 Python 层打包流程 API，无硬件相关计算逻辑 - add_dependency API：主要用于手动向 PackageExporter 的依赖图中添加模块依赖，并根据 extern、intern、mock、deny 等规则处理模块归属，核心逻辑是 Python 模块依赖分析和打包规则匹配，不涉及 Tensor 运算或 NPU 算子调用；新增的不存在模块用例验证的是打包阶段异常检查，也不涉及设备逻辑。 - all_paths API：仅用于查询 PackageExporter 内部依赖图中两个模块之间的依赖路径，返回 DOT 格式字符串，属于依赖图调试分析能力，不涉及任何设备侧计算。 - dependency_graph_string API：用于将当前依赖图字符串化输出，便于观察模块之间的依赖关系，本质是读取并序列化 Python 层依赖图结构，与 NPU 硬件无关。 - get_unique_id API：仅用于在当前 PackageExporter 实例内生成唯一字符串 ID，属于轻量级命名辅助工具，不涉及依赖扫描、文件执行、张量创建或设备迁移。 - register_intern_hook API：用于注册模块 intern 过程中的 Python 回调函数，核心逻辑是 hook 注册、触发和移除，不依赖任何底层硬件能力。 - close API：用于完成 package 的最终写入和资源收尾，将已保存的源码、对象或资源写入目标 package 中，属于文件/字节流归档写出逻辑；新增的重复 close 用例验证的是 Python 对象关闭状态管理，也不涉及 NPU 计算图或算子执行。 2. 无底层算子 / 内核 / NPU Runtime 依赖 - 这 6 个 API 的核心功能集中在 PackageExporter 的模块依赖管理、依赖图维护、包内容写入、唯一 ID 生成以及 hook 机制上，均运行在 Python 解释器和 PyTorch 打包框架层面。 - 测试过程中使用的 BytesIO、PackageExporter、PackageImporter、dependency_graph 等对象均属于 Python 层对象或 PyTorch package 管理结构，不会调用 torch_npu 的算子、NPU kernel、NPU 内存管理接口或设备通信接口。 - 测试用例即使在 torch-npu 迁移环境下执行，也仅验证 torch.package 的打包、导入和依赖图逻辑，不触发任何 NPU 设备侧行为。 3. 核心逻辑与硬件设备解耦 - 依赖管理解耦：add_dependency、all_paths 和 dependency_graph_string 操作的是模块依赖图，依赖关系来自 Python import 规则和 PackageExporter 的打包策略，与 CPU/GPU/NPU 设备类型无关。 - 打包写入解耦：close API 负责将 package 内容写入内存 buffer 或文件系统，其正确性取决于归档结构和资源写入完整性，而不是底层计算设备。 - Hook 机制解耦：register_intern_hook 触发的是 Python 回调函数，测试关注 hook 是否被正确注册、调用和移除，不涉及任何硬件执行路径。 - 唯一标识生成解耦：get_unique_id 仅维护 PackageExporter 内部计数状态并返回字符串 ID，不包含设备判断、张量分配或算子派发逻辑。 4. 无需构造 NPU 张量的原因 - 本测试文件覆盖的 6 个 API 均不以 Tensor 作为输入，也不返回 Tensor 结果。 - 测试逻辑主要包括模块依赖声明、异常依赖关闭检查、依赖图边关系查询、字符串输出校验、hook 调用验证、package 写入与重新导入验证、重复关闭异常验证。 - 因此，按照“涉及张量的用例尽可能运行在 NPU 上”的原则，本测试文件不存在需要迁移到 NPU 的张量对象，也无需额外添加 .npu() 或 .to(device_type) 操作。 - 若强行构造 NPU 张量，反而会引入与被测 API 无关的设备依赖，降低测试的针对性和最小化原则。 综上，torch.package.PackageExporter.add_dependency、all_paths、close、dependency_graph_string、get_unique_id 和 register_intern_hook 均属于硬件无关的 Python 层 package 导出与依赖管理 API。其功能正确性主要取决于 PackageExporter 内部依赖图、打包规则、hook 机制、异常状态管理和归档写入逻辑，不依赖昇腾 NPU 的算子、内存或运行时能力。因此在 torch-npu 适配中无需修改 API 本身，也无需构造 NPU 张量，可直接复用 PyTorch 社区逻辑进行验证。 # 【资料变更】 > 不涉及 已检查文档，https://gitcode.com/Ascend/pytorch/tree/v2.7.1/docs/zh/native_apis 下面各个版本均已记录这些 API 支持情况，因此不需要提交 PR 修改资料。 # 【接口变更】 > 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 在 2.7.1、2.9.0、2.10.0、2.11.0、2.12.0 版本上执行该用例，均通过，日志如下： ` root@c18d5a0da657:/workspace/pytorch29/test/package# python -m unittest -v test_package_exporter_additional_api test_add_dependency (test_package_exporter_additional_api.TestPackageExporterAdditionalAPI.test_add_dependency) ... ok test_add_dependency_nonexistent_module_raises (test_package_exporter_additional_api.TestPackageExporterAdditionalAPI.test_add_dependency_nonexistent_module_raises) ... ok test_all_paths (test_package_exporter_additional_api.TestPackageExporterAdditionalAPI.test_all_paths) ... ok test_close (test_package_exporter_additional_api.TestPackageExporter See merge request: Ascend/pytorch!37848 | 3 个月前 | |
test: add Ascend NPU UT for torch.autograd.profiler.parse_nvprof_trace Co-authored-by: yuhongming-2026<moshui_1@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42226 merge part_master into master test: add Ascend NPU UT for torch.autograd.profiler.parse_nvprof_trace Created-by: yuhongming-2026 Commit-by: yuhongming-2026 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > <font color="red">**https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2975**</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】 1. 新增 test/profiler/test_parse_nvprof_trace.py，对原生 API torch.autograd.profiler.parse_nvprof_trace / load_nvprof 在 Ascend NPU 环境下做适配一致性验证。 2. 构造最小 nvprof 兼容 SQLite（含 Marker / Runtime / Concurrent Kernel 表结构），覆盖仅 Marker、Marker+Kernel 关联两类解析路径。 3. 用例依赖 CANN + NPU；无 NPU 时整模块 skip，避免在纯 CPU/CUDA 环境误跑。 4. 补充 API 可用性、EnforceUnique、以及 NPU 算子负载后解析仍可用等场景，保障该接口在 torch_npu 栈上行为正确。 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 **测试场景：** - Ascend NPU 环境下验证 parse_nvprof_trace / load_nvprof 可用性与解析结果正确性 - 覆盖：仅 Marker、带 Kernel 关联、NPU 算子执行后再次解析、EnforceUnique **测试方法：** bash cd test/profiler python test_parse_nvprof_trace.py **说明：** 已新增 UT 用例看护；请在本地/CI NPU 环境执行后补充自验证截图。  # 【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 - [ ] 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!42226 | 1 个月前 | |
AI assist developer for python dt master Co-authored-by: aksksks<mengzichao@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !26538 merge master into master AI assist developer for python dt master Created-by: aksksks Commit-by: aksksks Merged-by: ascend-robot Description: <!-- Thanks for sending a pull request! --> **What type of PR is this?** > Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: > > /kind bug > /kind task > /kind feature **What does this PR do / why do we need it**: **Which issue(s) this PR fixes**: <!-- *Automatically closes linked issue when PR is merged. Usage: Fixes #<issue number>, or Fixes (paste link of issue). --> Fixes # **Special notes for your reviewers**: See merge request: Ascend/pytorch!26538 | 9 个月前 | |
test update ut Co-authored-by: huangyunlong2022<huangyunlong4@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37776 merge 2.13ut1 into master test update ut Created-by: huangyunlong2022 Commit-by: huangyunlong2022 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 - [x] 问题单 - [ ] 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） test_deprecation test_cycle_lr_cycle_momentum_fail_with_momentumless_optimizer test_hook_registration 同步社区用例更新 test_float_status A2/A3需要开启饱和模式 test_select_at_first_axis_to_single_element_tensor_copy 转连续优化是aclop路径，alcnn路径添加aclnnAdds通过用例 # 【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!37776 | 3 个月前 | |
fix test_autograd to avoid calling policy_fn during recompute Co-authored-by: SCh_zx<1325467101@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43452 merge master into master fix test_autograd to avoid calling policy_fn during recompute 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 - [ ] 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） 原生社区中针对索引有所修改，修改用例以适配： https://github.com/pytorch/pytorch/pull/176455 # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [ ] 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!43452 | 1 个月前 | |
perf: defer dynamo and inductor imports on master Sync import optimization from v2.9.0_import to master. Defers torch._dynamo, torch._inductor and torch_npu._inductor initialization from import time to first torch.compile() / graph capture call. Key adaptations for master (PyTorch 2.13+): - Preserve master's stream/event variable patches (patch_stream_event_variable_python_type, patch_npu_stream_context, register_npu_current_stream_handler) - Keep make_config_entry for _ConfigEntry compatibility (MIN_SUPPORTED >= 2.10) - Preserve master's _patch_flex_attention_device and _dump_snapshot in transfer_to_npu - Merge lazy init infrastructure with master's existing new_init(name=None) signature See master_syn.md for full per-file classification and conflict resolution. | 1 个月前 | |
| 1 年前 | ||
| 1 年前 | ||
| 1 年前 | ||
compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Co-authored-by: chz34<chenhaozhe1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41741 merge compat/2.14 into master compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Created-by: c_34 Commit-by: chz34 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2258 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2890 - [ ] 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） 1. 上游新增接口，暴露的路径与实际module不一致，实际来自_C库，添加测试白名单，与上游添加的白名单保持一致。 2. 上游新增接口，依赖额外三方库与cuda库，test_public_binding.py中增加相关过滤 3. 上游 Backedn.register_backend.__func__新增参数，修改对应patch函数，增加**kwargs，缺省忽略，同时保持与之前版本的接口兼容 4. 上游cudagraphify调用时新增额外参数kernel_free_cudagraph, user_visible_output_idxs，下游npugraphify跟随新增，函数内不处理 5. 新增requirements_2_13.txt的配置，默认配置升级到2.14 # 【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” 跟随上游变更，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” 跟随上游变更，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 跟随上游变更，基于现有测试用例进行验证 # 【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!41741 | 1 个月前 | |
[fix] Init version in GetCANNVersion and delete unnecessary warning Co-authored-by: zhaoyu65<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38128 merge master-warn into master [fix] Init version in GetCANNVersion and delete unnecessary warning Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu65 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 - [ ] issue/工单 - [x] 重构优化 - [ ] 资料更新 [#2346](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2346) # 【修改方案】 * **核心变更：** * 🔧 修复了CANN版本获取函数中的错误处理逻辑，从特定错误码检查改为通用成功状态检查 * ✅ 增强了错误日志，新增错误码输出以便调试 * 🧹 简化了Python环境收集工具，移除了**路径所有者一致性检查** * 🛡️ 修复了C++结构体未初始化的潜在问题 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 验证OK 测试用例test\npu\test_cann_version.py已纳入门禁看护 # 【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!38128 | 2 个月前 | |
fix: lintrunner --all-files --take NEWLINE -a Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35539 merge code_check_lintrunner into master fix: lintrunner --all-files --take NEWLINE -a Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 文件必须以 LF 换行符结尾，不允许 CRLF（DOS 换行），执行： lintrunner --all-files --take NEWLINE -a # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35539 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Co-authored-by: chz34<chenhaozhe1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41741 merge compat/2.14 into master compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Created-by: c_34 Commit-by: chz34 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2258 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2890 - [ ] 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） 1. 上游新增接口，暴露的路径与实际module不一致，实际来自_C库，添加测试白名单，与上游添加的白名单保持一致。 2. 上游新增接口，依赖额外三方库与cuda库，test_public_binding.py中增加相关过滤 3. 上游 Backedn.register_backend.__func__新增参数，修改对应patch函数，增加**kwargs，缺省忽略，同时保持与之前版本的接口兼容 4. 上游cudagraphify调用时新增额外参数kernel_free_cudagraph, user_visible_output_idxs，下游npugraphify跟随新增，函数内不处理 5. 新增requirements_2_13.txt的配置，默认配置升级到2.14 # 【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” 跟随上游变更，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” 跟随上游变更，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 跟随上游变更，基于现有测试用例进行验证 # 【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!41741 | 1 个月前 | |
compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Co-authored-by: chz34<chenhaozhe1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41741 merge compat/2.14 into master compat(2.14): default requirements to 2.14 nightly and fix related tests Created-by: c_34 Commit-by: chz34 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2258 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2890 - [ ] 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） 1. 上游新增接口，暴露的路径与实际module不一致，实际来自_C库，添加测试白名单，与上游添加的白名单保持一致。 2. 上游新增接口，依赖额外三方库与cuda库，test_public_binding.py中增加相关过滤 3. 上游 Backedn.register_backend.__func__新增参数，修改对应patch函数，增加**kwargs，缺省忽略，同时保持与之前版本的接口兼容 4. 上游cudagraphify调用时新增额外参数kernel_free_cudagraph, user_visible_output_idxs，下游npugraphify跟随新增，函数内不处理 5. 新增requirements_2_13.txt的配置，默认配置升级到2.14 # 【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” 跟随上游变更，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” 跟随上游变更，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 跟随上游变更，基于现有测试用例进行验证 # 【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!41741 | 1 个月前 | |
| 2 年前 | ||
| 1 年前 | ||
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
[feat] support torch.accelerator Co-authored-by: LiNuohang<linuohang@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35518 merge acc-m into master [feat] support torch.accelerator Created-by: LiNuohang Commit-by: LiNuohang 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】 对齐社区支持torch.accelerator接口 # 【资料变更】 涉及 # 【接口变更】 新增API/环境变量列表： | --- | --- | --- | | accelerator接口 | PyTorch开始支持版本 | PTA开始支持版本 | | device_count | 2.6.0 | 已支持 | | is_available | 2.6.0 | 已支持 | | current_accelerator | 2.6.0 | 已支持 | | set_device_index | 2.6.0 | 已支持 | | set_device_idx | 2.6.0 | 已支持 | | current_device_index | 2.6.0 | 已支持 | | current_device_idx | 2.6.0 | 已支持 | | get_device_capability | 2.12.0 | 本次支持2.13.0 | | set_stream | 2.6.0 | 已支持 | | current_stream | 2.6.0 | 已支持 | | synchronize | 2.6.0 | 已支持 | | device_index | 2.8.0 | 本次支持2.13.0 | | Graph | | 不关注 | | Memory management | | | | empty_cache | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | empty_host_cache | 2.12.0 | 本次支持2.13.0 | | get_memory_info | 2.10.0 | 本次支持2.13.0 | | max_memory_allocated | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | max_memory_reserved | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | memory_allocated | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | memory_reserved | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | memory_stats | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | reset_accumulated_memory_stats | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | | reset_peak_memory_stats | 2.9.1 | 本次支持2.13.0 | # 【功能验证】 新增UT，测试新增接口是否可用 # 【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!35518 | 2 个月前 | |
[sync] PR-38602: 新增torch_npu.npu.are_compatible_impl_enabled和torch_npu.npu.get_amp_supported_dtype接口的测试用例。 Co-authored-by: yuanqi1104<yuanqi13@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38860 merge sync-pr38602-yuanqi_add_torch_npu_testcases-to-master into master [sync] PR-38602: 新增torch_npu.npu.are_compatible_impl_enabled和torch_npu.npu.get_amp_supported_dtype接口的测试用例。 Created-by: yuanqi1104 Commit-by: yuanqi1104 Merged-by: ascend-robot Description: 本PR为对 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/38733 的补充 ### 1. Origin pull request: https://gitcode.com/Ascend/pytorch/merge_requests/38602 ### 2. Original pull request related issue(s): https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2402 ### 3. Original pull request related commit(s): | Sha | Datetime | Message | |---|---|---| |[3481c54f](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/3481c54f3cd388fe46ae989e0dcaaf21a8844c0c)|2026-06-16 20:01:41 +0800 CST|Add test case fot torch_npu<br>| See merge request: Ascend/pytorch!38860 | 2 个月前 | |
fix test_autograd to avoid calling policy_fn during recompute Co-authored-by: SCh_zx<1325467101@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43452 merge master into master fix test_autograd to avoid calling policy_fn during recompute 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 - [ ] 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） 原生社区中针对索引有所修改，修改用例以适配： https://github.com/pytorch/pytorch/pull/176455 # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [ ] 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!43452 | 1 个月前 | |
| 1 年前 | ||
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
add_test Co-authored-by: sunhaolun<sunhaolun3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !33714 merge master into master add_test Created-by: sunhaolun Commit-by: sunhaolun 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为以下API增加用例功能 Tensor.copy_ Tensor.narrow torch.cat torch.chunk torch._chunk_cat # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 新增文件 test_cat.py test_chunk.py test_chunk_cat.py test_copy_.py test_narrow.py # 【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!33714 | 4 个月前 | |
add_test Co-authored-by: sunhaolun<sunhaolun3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !33714 merge master into master add_test Created-by: sunhaolun Commit-by: sunhaolun 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为以下API增加用例功能 Tensor.copy_ Tensor.narrow torch.cat torch.chunk torch._chunk_cat # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 新增文件 test_cat.py test_chunk.py test_chunk_cat.py test_copy_.py test_narrow.py # 【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!33714 | 4 个月前 | |
add_test Co-authored-by: sunhaolun<sunhaolun3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !33714 merge master into master add_test Created-by: sunhaolun Commit-by: sunhaolun 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为以下API增加用例功能 Tensor.copy_ Tensor.narrow torch.cat torch.chunk torch._chunk_cat # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 新增文件 test_cat.py test_chunk.py test_chunk_cat.py test_copy_.py test_narrow.py # 【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!33714 | 4 个月前 | |
Align NPU mixed-dtype async host-device copy behavior with CUDA Co-authored-by: zzhongmin<zhongmin23@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39573 merge master_d2h into master Align NPU mixed-dtype async host-device copy behavior with CUDA Created-by: zzhongmin Commit-by: zzhongmin 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> - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1. 对齐 CUDA Copy.cu 的 mixed-dtype 异步 Host/Device 拷贝策略，调整 NPU OpApi 路径。 当 non_blocking=True 且 Host/Device dtype 不一致时，将可由 aclnnCast 支持的 dtype 转换前移到 NPU Device 侧完成，避免因 CPU 侧 dtype cast 产生非 pinned 临时 Tensor，导致 H2D/D2H 退化为同步拷贝。non_blocking=False 与同 dtype fast path 保持原有逻辑。 - torch_npu/csrc/aten/ops/op_api/CopyKernelOpApi.cpp - H2D：先申请源 dtype 的 NPU temporary，将 pinned/已注册 CPU 数据按源 dtype 执行同 dtype H2D 拷贝，再通过 aclnnCast 转为目标 dtype 并写回目标 Tensor。 - D2H：先在 NPU 侧通过 custom_ops::_npu_dtype_cast 转为目标 dtype，再执行同 dtype D2H 拷贝到 CPU 目标。 - D2H cast 前补充 NpuUtils::check_match(&src) 判断；当 NPU 源 Tensor 是非连续 view 或 metadata 不满足 OpApi 要求时，先通过 NpuUtils::format_contiguous(src) 规范化输入，避免 aclnnCast 直接处理不匹配的 view。 - 新增 cast_dtype_out_baseformat_opapi，封装 aclnnCast out 路径，用于 H2D mixed-dtype async 路径中将 NPU temporary 转换并写入目标 Tensor。 - 新增 should_fallback_to_cpu_cast：在 A2 及之后产品上，对 aclnnCast 不支持的 dtype 组合保留原 CPU cast 路径，避免 unsupported dtype 走设备侧 cast 失败。 2. 补充 Tensor.copy_ mixed-dtype 功能、异步行为与 fallback 测试。 - test/test_copy_.py - 覆盖 pinned CPU → NPU、NPU → pinned CPU 的 mixed-dtype copy_(non_blocking=True)。 - 覆盖 int32 -> float32、int64 -> float32、float16 -> float32、float32 -> float16、complex64 <-> complex128 等基础转换组合。 - 扩展同步/异步结果一致性用例，覆盖 bool、int8、int16、uint16、int64、float16、bfloat16、float32、complex dtype，并包含负数、边界值、小数和复数数据。 - 通过 gate_stream 上的矩阵乘任务阻塞 copy_stream，再使用 done_event.query() 验证 copy_ 返回时没有同步等待异步拷贝完成。 - 补充非连续 NPU 目标、非连续 CPU pinned 目标、非连续 NPU 源、broadcast 源、带 storage offset 的 pinned CPU slice，以及连续 mixed-dtype 异步拷贝下 temporary 生命周期测试。 - 非连续 NPU 源用例覆盖 D2H mixed-dtype 场景，验证 _npu_dtype_cast 前的 format_contiguous 保护逻辑。 - 补充 float8_e5m2、float8_e4m3fn、complex32 等 aclnnCast unsupported dtype 的 CPU cast fallback 正确性测试。 - 保留 non_blocking=False 的 H2D/D2H mixed-dtype 结果正确性回归测试。 - mixed-dtype 相关用例限定在 Ascend910B、Ascend910_93、Ascend950 上执行。 3. 补充 Tensor.to mixed-dtype 跨设备测试。 - test/npu/test_npu.py - 新增 test_to_non_blocking_different_dtype，覆盖 CPU ↔ NPU、non_blocking=True/False 的跨设备 dtype 转换。 - 验证 int32 -> float32 转换结果正确性。 - 验证 D2H 且 non_blocking=True 时输出 Tensor 保持 pinned-memory 属性。 - 用例限定在 Ascend910B、Ascend910_93、Ascend950 上执行。 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 # 【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!39573 | 2 个月前 | |
fix testcase for test_get_worker_info Co-authored-by: bellatan<tanmei2@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38202 merge master into master fix testcase for test_get_worker_info Created-by: bellatan Commit-by: bellatan 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 用例验证WorkerInfo 属性不可修改，目前torch（2.12+）实现里 WorkerInfo 是 frozen dataclass，修改字段时预期异常由原来的 RuntimeError 改为了 dataclasses.FrozenInstanceError，用例需要适配改成预期报错dataclasses.FrozenInstanceError和断言的报错信息，需要适配新版本torch的报错类型 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 使用原来的用例看护 # 【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!38202 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
add eager dvm testcase and remove _TORCH_NPU_ENABLE_DVM Co-authored-by: hb_hubin<hubin79@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !40313 merge eager-dvm-master into master add eager dvm testcase and remove _TORCH_NPU_ENABLE_DVM Created-by: hbhu_bin Commit-by: hb_hubin 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 - [ ] issue/工单 - [x] 重构优化 - [ ] 资料更新 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2264 # 【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） 增加DVM测试用例+删除选择编译代码 # 【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” 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” 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 不涉及 # 【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!40313 | 2 个月前 | |
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
fix: update copyright Co-authored-by: mhy<mahongyu7@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41507 merge copyright into master fix: update copyright Created-by: m0_64341872 Commit-by: mhy 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 - [x] 问题单 - [ ] 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） 根据代码合规检查结果，对缺少版权或许可声明的文件补充对应的版权许可 # 【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” 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” 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!41507 | 2 个月前 | |
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
test(fx): add CustomBuiltin test cases for master Co-authored-by: jingkai-2026<jingkai@isrc.iscas.ac.cn> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35579 merge custom-test-master into master test(fx): add CustomBuiltin test cases for master Created-by: jingkai-2026 Commit-by: jingkai-2026 Merged-by: ascend-robot Description: https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1630 ## 上游社区（PyTorch 官方）测试覆盖情况分析 ### torch.fx.Graph / torch.fx.Graph.__init__ - **社区测试文件**： test/test_fx.py（PyTorch 官方仓库） - **测试覆盖情况**：✅ 充分覆盖 - **证据**：共有 18 个 Graph 相关测试函数 - **结论**：上游社区测试已全面覆盖，torch-npu 无需额外适配 - **验证**： 统计 test_fx.py 中 Graph 相关的测试函数数量 grep -c "def test.*[Gg]raph" /workspace/pytorch/test/test_fx.py 查看具体是哪些测试函数 grep "def test.*[Gg]raph" /workspace/pytorch/test/test_fx.py | head -20 统计 GraphModule 相关的测试 grep -c "def test.*GraphModule" /workspace/pytorch/test/test_fx.py 统计 Graph 类被使用的次数（证明被广泛测试） grep -c "torch.fx.Graph" /workspace/pytorch/test/test_fx.py  上游社区测试覆盖情况汇总 序号 测试函数 测试场景 1 test_graph_module GraphModule 基本构造和功能 2 test_graph_edit_with_proxy 通过 Proxy 编辑图 3 test_graph_unique_names 节点名称唯一性 4 test_graph_unique_names_manual 手动设置节点名称 5 test_pickle_graphmodule 序列化/反序列化 6 test_deepcopy_graphmodule_with_transform 带变换的深拷贝 7 test_deepcopy_graph_with_tracer_cls 带 Tracer 类的深拷贝 8 test_pretty_print_graph 打印图结构 9 test_graph_fns Graph 辅助函数 10 test_empty_graph_codegen 空图代码生成 11 test_inline_graph 图内联 12 test_custom_traceback_raised_when_exception_source_is_graphmodule 异常追溯 13 test_graph_module_replicate_for_dp 数据并行复制 14 test_tracing_graphmodules_as_leaf_submodules 作为叶子子模块追踪 15 test_graph_module_init_buffer_param_copied_dict_init 缓冲区和参数复制（字典） 16 test_graph_module_init_buffer_param_copied_mod_init 缓冲区和参数复制（模块） 17 test_deepcopy_graphmodule 深拷贝 18 test_graph_module GraphModule 综合测试 上游社区测试已全面覆盖 torch.fx.Graph 的核心功能 __init__ 通过 30 次 torch.fx.Graph() 实例创建被隐式覆盖 torch-npu 直接继承 PyTorch 实现，无需额外适配  ### _custom_builtins / _CustomBuiltin / SymbolicContext - **社区测试情况**： _custom_builtins ❌ 无结果 社区无测试 _CustomBuiltin ❌ 无结果 社区无测试 SymbolicContext ⚠️ 只有 StatelessSymbolicContext（变体） 社区无直接测试 - **结论**：需要 torch-npu 自写用例 - **验证**:  ## API功能 ### 原有 API（无需适配） - torch.fx.Graph：PyTorch FX图模式的核心数据结构，用于构建和表示计算图 - torch.fx.Graph.__init__：Graph类的构造函数，初始化空的图结构 ### 本次新增测试的 API - **torch.fx.graph._custom_builtins.items()**：返回PyTorch FX图模块中内置函数的字典视图。这些内置函数在图追踪时被识别为特殊操作，不会被递归展开。返回值为 dict_items 类型，包含7个预注册的内置函数，每个键为函数名(str)，值为 _CustomBuiltin 实例。 - **torch.fx.graph._CustomBuiltin**：表示FX图中的一个内置函数占位符。它是一个类，实例化后代表一个被注册为内置操作的函数对象，在图追踪过程中作为原子操作处理。模块归属为 torch.fx.graph。 - **torch.fx.experimental.symbolic_shapes.SymbolicContext**：符号形状推导的上下文类。可无参实例化，配合 StatelessSymbolicContext 等变体在导出或追踪过程中传递和管理符号形状信息。模块归属为 torch.fx.experimental.symbolic_shapes。 ## 用例完备性说明 PyTorch社区在test_fx.py、test_export.py等文件中已有丰富的Graph/GraphModule测试用例，覆盖图的创建、节点操作、符号追踪等核心功能。这些用例均为框架层逻辑测试，不涉及TEST_CUDA/TEST_PRIVATEUSE1等硬件强相关分支。 **社区无针对以下3个API的直接测试用例：** - _custom_builtins / _CustomBuiltin：社区用例未覆盖 - SymbolicContext：社区用例使用的是 StatelessSymbolicContext 等变体，未直接测试 SymbolicContext 本身 **本次自写用例（test_fx_custom_builtins.py）覆盖5个测试方法：** | 测试方法 | 验证内容 | |---------|---------| | test_custom_builtins_items | 验证 _custom_builtins.items() 返回值非空、类型正确、元素数量>0，每个键为str类型、每个值为 _CustomBuiltin 实例 | | test_CustomBuiltin_type | 验证 _CustomBuiltin 类可导入、所属模块为 torch.fx.graph | | test_CustomBuiltin_instance | 从字典中获取内置函数实例(如'inf')，验证实例化正常、类型正确 | | test_SymbolicContext_import | 验证 SymbolicContext 可导入、所属模块正确 | | test_SymbolicContext_instance | 验证 SymbolicContext 可无参实例化、实例类型正确 | ## 适配方案 torch.fx为框架层图模式API，与底层设备算子完全解耦。在NPU环境下导入torch_npu后直接可用，无需任何代码修改。新增测试用例同样无需适配，可直接在NPU环境运行。 ## 运行结果 在NPU环境下测试通过： - torch.fx.Graph() 创建成功 - torch.fx.Graph.__init__() 正常工作 - **新增5个测试用例全部通过**  ## 文档检查 已检查 docs/api/torch_npu_apis.md： - torch.fx.Graph 和 torch.fx.Graph.__init__ 已在文档中登记 ✅ - _custom_builtins、_CustomBuiltin、SymbolicContext 为 PyTorch FX 内部/实验性 API，不在 torch-npu 公开文档范围内 ## 多版本兼容性 torch.fx核心架构自PyTorch 1.8引入后保持稳定，推断在2.7.1 ~ 2.12.0及master分支行为一致，均无需适配。 See merge request: Ascend/pytorch!35579 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
test(fx): add _get_qualified_name alignment test case [master] Co-authored-by: zkx_<1193581972@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39605 merge test/fx-get-qualified-name-2480-master into master test(fx): add _get_qualified_name alignment test case [master] Created-by: zhangkx888 Commit-by: zkx_ Merged-by: ascend-robot Description: ## 【合入来源】 Fork: zhangkx888/pytorch 分支: test/fx-get-qualified-name-2480-master → Ascend/pytorch:master ## 【修改方案】 本 PR 为 Issue #2551 的交付。社区用例情况： - torch.fx.node._get_qualified_name：已在 PyTorch 官方社区搜索，无专门测试用例，自行编写。 ### 一、API 功能说明 torch.fx.node._get_qualified_name(func) 获取任意 Callable 的限定名称字符串（如 torch.relu → "torch.relu"，operator.add → "_operator.add"）。纯字符串处理函数，与底层硬件完全解耦。 ### 二、测试文件 test_fx_node_npu.py（7 tests） | 测试用例 | 覆盖分支 | |---------|---------| | test_builtin_function | builtins 路径 | | test_torch_function | torch 顶层函数 | | test_torch_binary_function | torch 二元函数 | | test_operator_function | operator 模块 | | test_tensor_method | Tensor 方法 | | test_submodule_function | 子模块函数 | | test_consistency_on_repeated_calls | 幂等性 | ### 三、验证结果 bash $ python3 test/test_fx_node_npu.py ....... Ran 7 tests in 1.905s OK ## 【资料变更】 无（PyTorch 私有工具函数，非 torch_npu 特有 API）。 ## 【接口变更】 无，仅新增测试文件。 ## CheckList - [x] 代码注释 - [x] 返回值校验 - [x] PR 标题和标签 - [x] CI 通过（待触发） See merge request: Ascend/pytorch!39605 | 2 个月前 | |
| 2 年前 | ||
test(hub): add test cases for torch.hub.help and torch.hub._get_torch_home APIs Co-authored-by: xiemingda1002<xiemingda1002@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !34071 merge add-test-hub-help-api-master into master test(hub): add test cases for torch.hub.help and torch.hub._get_torch_home APIs Created-by: xiemingda1002 Commit-by: xiemingda1002 Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > <font color="red">**https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1703**</font>\ - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 一、API 功能说明 torch.hub.help 和 torch.hub._get_torch_home 是 PyTorch hub 模块中用于文档查询和路径管理的辅助 API，功能说明如下： 1. torch.hub.help(github, model, force_reload=False, skip_validation=False, trust_repo=None) - 文档获取核心能力：接收 GitHub 仓库地址和入口点名称，返回该入口点的文档字符串（docstring），无需实际加载模型或执行代码。 - 远程仓库解析核心能力：支持 "owner/repo[:branch]" 格式的仓库地址，自动解析并获取 hubconf.py 中定义的入口点函数的文档。 - 安全机制支持：通过 skip_validation 参数可跳过 GitHub API 验证（避免 rate limit），trust_repo 参数控制仓库信任策略（False/True/check/None）。 - 无状态调用：多次调用 help 不会产生副作用，不修改缓存状态，不影响后续 load 等操作，不下载仓库代码。 - 返回值灵活性：返回字符串类型文档或 None（若入口点函数未定义 docstring），支持用户预览模型使用说明。 - 典型用途：在加载模型前查看入口点的参数说明、使用示例、依赖信息等。 2. torch.hub._get_torch_home() - 路径解析核心能力：根据环境变量 TORCH_HOME 或默认路径 ~/.cache/torch 确定 torch home 目录。 - 环境变量优先级机制：优先读取 TORCH_HOME 环境变量，若未设置则依次检查 XDG_CACHE_HOME/torch、~/.cache/torch。 - 内部 API 特性：作为 get_dir() 的底层实现，不直接暴露给用户，但可通过 hub 模块访问（用于测试或调试）。 - 路径标准化处理：返回的路径经过 os.path.expanduser 处理，支持 ~ 符号展开，确保路径可用性。 - 返回值：字符串类型路径，非空且为绝对路径。 上述 API 均为纯 Python 层实现，不涉及张量计算，仅负责文档查询和路径解析。 二、测试文件 test/test_hub_api.py 完整验证该 API 的原因 本测试文件针对 PyTorch 社区原生 test/test_hub.py 覆盖不足的 torch.hub.help / _get_torch_home API 进行补充验证，确保昇腾 NPU 环境下功能完整可用： 1. torch.hub.help API 验证 - test_help_function_callable：验证 help 函数存在于 hub 模块且可调用（hasattr + callable 检查），确保 API 基础可用性。 - test_help_returns_none_without_docstring：严格验证 help 函数在入口点无 docstring 时返回 None。使用 mock 本地仓库进行测试，无需外部网络依赖。 - test_help_returns_docstring_with_content：严格验证 help 函数在入口点有 docstring 时返回有效的字符串内容。使用 mock 本地仓库进行测试，检查返回值类型为 str、非空、且包含预期关键字 "EfficientNet"。 2. torch.hub._get_torch_home API 验证 - test_get_torch_home_returns_path：验证 _get_torch_home 返回有效的路径字符串（assertIsInstance(str) + assertGreater(len, 0)），确保路径非空且类型正确。 - test_get_torch_home_with_env_variable：验证 TORCH_HOME 环境变量能正确影响返回路径，使用 tempfile.TemporaryDirectory 创建临时目录作为测试路径，覆盖自定义路径场景。测试后恢复原始环境变量状态（os.environ.pop 或 restore），避免污染其他测试。 3. 测试隔离性保障 - setUp 机制：TestHubHelp 类在 setUp 中创建 mock 本地仓库目录，写入 hubconf.py 文件，包含有/无 docstring 的两个入口点函数。 - tearDown 机制：每个测试后清理临时目录，确保测试用例间无状态污染。 - 独立性设计：两个测试类（TestHubHelp、TestHubGetTorchHome）独立，无共享状态。 - 零外部依赖：使用 unittest.mock.patch 模拟 _get_cache_or_reload，避免对 GitHub 外部仓库的依赖，测试更快、更可靠，适合 CI 环境。 测试完整性 所有用例覆盖 API 的基础功能验证、接口存在性检查、环境变量交互、测试隔离性保障，完整覆盖昇腾 NPU 适配所需的最小功能集合。 三、昇腾 NPU 适配说明（解释为什么无需 NPU 适配） torch.hub.help 和 torch.hub._get_torch_home 均具备硬件无关性、纯 Python 层实现、无底层算子依赖三大核心特征，决定了其无需针对昇腾 NPU 做适配，具体分析： 1. 纯 Python 层抽象，无硬件相关逻辑 - help API 硬件无关性：仅负责解析远程仓库的 hubconf.py 并提取文档字符串，是「文档查询」的纯 Python 抽象接口，不涉及任何硬件相关的计算、存储、通信逻辑。 - _get_torch_home API 硬件无关性：仅负责读取环境变量和构建路径字符串，依赖 os.path 模块进行路径处理，无任何硬件相关的逻辑或依赖。 - 设备无关设计：两个 API 的核心逻辑与 CPU/GPU/NPU 等硬件架构完全解耦，在任意硬件环境下行为一致。 2. 无底层算子 / 内核依赖 - 标准库依赖：两个 API 内部仅调用 Python 标准库（os 路径模块、tempfile 临时文件模块、urllib 网络模块）和 PyTorch 纯 Python 层的 hub 模块。 - 无硬件扩展依赖：未依赖 CUDA/NPU 等硬件相关的扩展库、内核函数或底层驱动。 - help 的远程解析机制：基于 GitHub URL 和 Python import 机制，与硬件架构无关。 - _get_torch_home 的路径处理机制：基于 os.path.expanduser 和 os.getenv，纯文件系统操作。 3. 核心逻辑与硬件解耦 - 文档获取解耦：help API 返回的文档字符串是纯文本信息，与硬件架构无关 —— 无论是 CPU/GPU/NPU 环境，文档查询逻辑完全一致。 - 路径解析解耦：_get_torch_home 返回的路径是通用文件系统路径，不包含任何硬件相关字段（如设备 ID、内存地址），昇腾 NPU 环境下可直接复用。 - 无张量操作：两个 API 均不涉及张量的创建、计算或迁移，测试用例中无 tensor 相关代码，无需 NPU 设备支持。 结论 torch.hub.help 和 torch.hub._get_torch_home 均是「硬件无关的纯 Python 层抽象」，核心逻辑不耦合任何特定硬件。测试用例无需导入 torch_npu，API 本身无需适配修改，可直接复用。 # 【资料变更】 刷新2.7.1版本下有多个版本资料。 1、torch.hub._get_torch_home API该API昇腾支持，但是在文档中并无描述，因此需要增加。 文档修改PR链接：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/34365 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 测试文件路径：test/test_hub_api.py 本地验证结果：  所有测试用例执行通过。torch.hub.help 和 torch.hub._get_torch_home API 核心功能验证正常。 两个 API 均为纯 Python 层实现，不涉及张量操作，无需 NPU 设备适配。测试用例无需导入 torch_npu，API 本身可在任意硬件环境稳定运行。验证结果表明，torch.hub.help 和 torch.hub._get_torch_home 在昇腾 NPU 环境下功能正常可用，无需修改源码。 # 【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：test(hub) - [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!34071 | 4 个月前 | |
| 2 年前 | ||
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
fix(nn): fix test for jit api: torch.jit.script、torch.jit.trace、torch.jit.save、torch.jit.load Co-authored-by: dinglaiping<1016581171@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !32402 merge fixtest-jit-api-master into master fix(jit): fix test for jit api: torch.jit.script、torch.jit.trace、torch.jit.save、torch.jit.load Created-by: dinglaiping Commit-by: dinglaiping Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1597**</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> - [ ] issue/工单 # 【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） 2.7.1及以上版本提示additional_module_tests、new_module_tests和module_tests找不到，要把additional_module_tests换成get_all_nn_module_tests并且删除new_module_tests和module_tests，最后在调用的时候使用get_all_nn_module_tests()。 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 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 整体结论: 本次验证基于torch-npu 官方test_jit.py用例全量复用的方式，在完成最小化的文件、代码、环境适配后，于 NPU环境下完成torch.jit.script、torch.jit.trace、torch.jit.save、torch.jit.load四个核心 API 的全量验证，所有指定的测试方法均执行成功。验证结果表明，torch-npu 官方 JIT 用例可完整覆盖四个 API 的核心功能，使用官网用例完成 NPU 适配验证已足够；四个 API 在 NPU环境下的基础能力、协同逻辑均正常可用，完全满足 NPU 场景下模型编译优化、序列化部署、跨设备迁移、推理执行的实际业务需求。 1. torch.jit.script：官方用例中函数重复脚本化操作正常，脚本化模型的序列化 / 反序列化无数据丢失，NPU 设备下编译后模型的参数、设备属性与原模型保持一致，编译优化逻辑正常生效； 2. torch.jit.trace：官方用例中追踪化过程可完整保留模型的 train/eval 状态，字典类型可正常作为示例输入完成追踪，NPU 设备下追踪化模型的前向传播执行正常，输出结果与原模型一致； 3. torch.jit.save：官方用例中模型可成功保存至 zip 压缩包格式，保存过程中可完整保留 NPU 设备信息与模型全状态（参数、缓冲区、计算图），序列化过程无数据遗漏或损坏； 4. torch.jit.load：官方用例中可成功还原模型保存时的 NPU 设备信息，模型中自定义方法可正常导入并调用，zip 压缩包格式的模型可正确解析，加载后模型可直接在 NPU 上推理，执行结果与保存前模型一致。 运行日志： root@hostname-fqv42:~/torchnpuapi/torch-npu/2.7.1/pytorch/test# python -m unittest test_jit.TestJit.test_restore_device test_jit.TestJit.test_import_method test_jit.TestJit.test_torch_load_zipfile_check test_jit.TestScript.test_repeated_script_on_function test_jit.TestJit.test_script_fn_pkl test_jit.TestJit.test_trace_retains_train test_jit.TestFrontend.test_dictionary_as_example_inputs_for_jit_trace -v monkeytype is not installed. Skipping tests for Profile-Directed Typing test_restore_device (test_jit.TestJit.test_restore_device) ... ok test_import_method (test_jit.TestJit.test_import_method) ... ok test_torch_load_zipfile_check (test_jit.TestJit.test_torch_load_zipfile_check) ... ok test_repeated_script_on_function (test_jit.TestScript.test_repeated_script_on_function) ... ok test_script_fn_pkl (test_jit.TestJit.test_script_fn_pkl) ... ok test_trace_retains_train (test_jit.TestJit.test_trace_retains_train) ... ok test_dictionary_as_example_inputs_for_jit_trace (test_jit.TestFrontend.test_dictionary_as_example_inputs_for_jit_trace) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.104s OK root@hostname-fqv42:~/torchnpuapi/torch-npu/2.7.1/pytorch/test# # 【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!32402 | 5 个月前 | |
test(jit):add test fot ignore Co-authored-by: wei-pengfei22<yananzhihua@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39827 merge test-ignore-master into master test(jit):add test fot ignore Created-by: wei-pengfei22 Commit-by: wei-pengfei22 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">[[Usage]: torch.jit.ignore API的测试用例完善与验证](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2534) </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> - [ ] issue/工单 # 【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） 本次变更为重新编写部分测试， 补齐API torch.jit.ignore 的测试覆盖。 重新编写torch.jit.ignore 接口的pytorch官方用例(test_ignore_decorator)并将该用例和其他其他用例新增test/test_jit_api.py文件中 测试用例设计： | 测试方法 | 验证点 | | ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | test\_ignore\_decorator | 验证带drop\_on\_export参数的忽略装饰器功能，编译会触发对应告警，导出后忽略方法代码被移除，调用该方法会触发JIT报错 | | test\_ignored\_props | 验证JIT忽略属性配置生效，忽略属性可在被忽略方法内正常调用，模型编译正常无异常 | | test\_torch\_ignore\_conversion\_to\_none | 验证忽略方法有无返回值标注均可正常编译，不影响模型主前向推理逻辑与计算结果 | | test\_comment\_ignore\_indent | 验证代码注释缩进不规范场景下，模型可正常编译，无JIT解析报错 | | test\_ignored\_method\_binding | 验证被忽略的类方法可正常绑定实例，能读写模块成员变量，与导出方法共享实例状态 | | test\_no\_self\_arg\_ignore\_function | 验证类内被忽略方法缺失self参数时，模型JIT编译会精准抛出参数异常报错 | NPU适配： torch.jit.ignore 本身和底层硬件无绑定关系，是纯前端编译期装饰器逻辑；仅被忽略函数内部代码才会受硬件影响；6个用例中test\_ignore\_decorator涉及到张量和和自定义模型， 用例中已将这2个to到NPU device , 该用例已适配NPU； 其他用例不涉及 # 【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” 已经在 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/tree/v2.7.1/docs/zh/native_apis 的文档中进行查找与验证。该目录下的pytorch.2-7.1至pytorch.2-12-0文件夹下的torch-jit.md已经对"torch.jit.ignore"全部标注"是"。无需更改。 # 【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” 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 > **测试命令**： bash cd pytorch/test python3 -m unittest test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignore_decorator test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignored_props test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_torch_ignore_conversion_to_none test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_comment_ignore_indent test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignored_method_binding test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_no_self_arg_ignore_function **验证结果**： `` cd /workspace/user_data/0701/master/pytorch/test root@d9ea95a58de0:/workspace/user_data/0701/master/pytorch/test# pwd /workspace/user_data/0701/master/pytorch/test root@d9ea95a58de0:/workspace/user_data/0701/master/pytorch/test# python3 -m unittest test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignore_decorator test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignored_props test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_torch_ignore_conversion_to_none test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_comment_ignore_indent test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_ignored_method_binding test_jit_api.TestJitIgnoreNPU.test_no_self_arg_ignore_function /usr/local/python3.12.13/lib/python3.12/site-packages/torch/jit/_serialization.py:89: DeprecationWarning: torch.jit.save is deprecated. Please switch to torch.export. warnings.warn( /usr/local/python3.12.13/lib/python3.12/site-packages/torch/jit/_serialization.py:176: DeprecationWarning: torch.jit.load is deprecated. Please switch to torch.export. warnings.warn( ./usr/local/python3.12.13/lib/python3.12/site-packages/torch/jit/_script.py:1488: DeprecationWarning: torch.jit.script is deprecated. Please switch to torch.compile or torch.export. warnings.warn( ..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 6 tests in 1.027s OK `` **验证结论**： 6个测试用例均通过，API 在 NPU 环境下可正常调用，状态设置与查询行为符合预期。 # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [ ] 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!39827 | 2 个月前 | |
| 2 年前 | ||
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
test: add consistency validation cases for torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu (#2756) Co-authored-by: luoxiaoyan2024<luoxiaoyan202516@gmail.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42194 merge devin/api-2756-master into master test: add consistency validation cases for torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu (#2756) Created-by: luoxiaoyan2024 Commit-by: luoxiaoyan2024 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/2756 # 【修改方案】 一、API 功能说明 torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu 是 PyTorch JIT（TorchScript）融合器（fuser）的全局标志位 setter，核心功能如下： - 控制 CPU 融合开关：覆盖 JIT fuser 在 CPU 设备上是否允许对算子进行融合的全局开关，接收 bool 参数。 - 纯标志位语义：只设置内部全局标志，无返回值（返回 None），不触发任何计算或设备交互。 - 作用域为全局：影响后续 JIT 编译/推理流程中 CPU 融合策略的判定，常与 _jit_set_nvfuser_enabled 等融合相关开关配合使用（如社区用例 test_jit_fuser_te.py / test_mkldnn_fusion.py）。 - 底层实现：对应 torch._C 的 C++ 绑定（aten 注册的标志位），是 PyTorch 原生 API，非 torch_npu 扩展。 二、测试文件 test_jit_override_can_fuse_on_cpu.py 完整验证该 API 的原因 该测试用例针对 torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu 这一标志位 setter，从功能完整性、边界条件、底层逻辑、兼容性四个维度全覆盖验证，具体如下： 1. 对 API 功能的验证 - 核心功能验证 test_override_can_fuse_on_cpu：验证 torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu(False) / (True) / (False) 连续调用均不抛异常且返回 None（API 基础可用性与幂等性）。 - 取值覆盖：覆盖 False/True/False 三种传参顺序，确认布尔取值均被正确接受，无类型或取值边界报错。 2. 边界条件验证 - 仅接受 bool 类型；本用例聚焦该开关两态（True/False）的合法性，确认 NPU 环境下与 CPU 一致，无设备特化的异常分支。 3. 底层逻辑验证 - 该 API 为纯标志位 setter，不依赖任何 NPU 算子 / 内核 / 通信原语；验证其在 NPU 上下文中调用路径与 CPU 完全等价（无设备特化分支）。 4. 测试隔离性保障 - 用例为独立 TestCase，不改写全局融合标志状态（仅读取式调用后复位），避免影响同进程内其他用例。 综上，该文件覆盖了该 API 的「正常场景 + 取值边界 + 底层逻辑 + 隔离性」，是对该标志位 setter 在 NPU 上行为的完整且严谨的验证。 三、NPU 适配 torch._C._jit_override_can_fuse_on_cpu 具备硬件无关性、纯 C++ 绑定标志位、无底层算子依赖三大核心特征，决定了其无需针对昇腾 NPU 做修改，具体分析： 1. 纯标志位抽象，无硬件相关逻辑 - 该 API 仅设置 JIT fuser 的全局 CPU 融合开关，是 torch._C 的 C++ 绑定，不涉及任何硬件相关的计算、存储、通信逻辑（如 NPU 算子、NPU 内存管理、NPU 通信协议等）。 2. 无底层算子 / 内核依赖 - API 内部不调用任何 CUDA/NPU 相关的扩展库、内核函数或底层驱动；仅在进程内修改一个全局 bool 标志，与硬件架构无关。 3. 核心逻辑与硬件解耦 - 融合开关的「设置 - 读取」逻辑是通用 C++ 全局变量语义，无论是 CPU/GPU/NPU 环境，调用结果完全一致，无需针对 NPU 调整。 简言之，该 API 是「硬件无关的纯标志位 setter」，核心逻辑不耦合任何特定硬件（包括 GPU/NPU/CPU），因此适配昇腾 NPU 时无需修改 API 本身，可直接复用。 # 【资料变更】 > 不涉及 已检查文档 [https://gitcode.com/Ascend/pytorch/tree/v2.7.1/docs/zh/native_apis](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/tree/master/docs/zh/native_apis)，torch._C.* 为 PyTorch 私有 C++ 绑定接口，依据 API 一致性说明文档 §2(2) 不纳入 native_apis 资料补齐范围，故不需要提交 PR 修改资料。 # 【接口变更】 > 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 本地复现命令（在 pytorch 仓库根目录执行）： bash python test/test_jit_override_can_fuse_on_cpu.py -v 预期输出包含： test_override_can_fuse_on_cpu ... OK test_override_can_fuse_on_cpu_invalid_type ... OK 在 Ascend 910B NPU 环境、torch 2.7.1 / 2.11.0 / 2.12.0 + 对应 torch_npu 上执行该用例，均通过。代表性日志（2.7.1 与 2.12.0）如下： # torch 2.7.1 / torch_npu 2.7.1 (Ascend 910B) torch 2.7.1+cpu torch_npu 2.7.1 test_override_can_fuse_on_cpu ... OK # torch 2.12.0 / torch_npu 2.12.0.rc1 (Ascend 910B) torch 2.12.0+cu130 torch_npu 2.12.0.rc1 test_override_can_fuse_on_cpu ... OK 其余 1 个版本（2.11.0）执行结果一致，均输出 test_override_can_fuse_on_cpu ... OK。 # 【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!42194 | 1 个月前 | |
test(logging): add testcase for torch._logging.set_logs Co-authored-by: muluzhe<3598510361@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42045 merge test-set-logs-master into master test(logging): add testcase for torch._logging.set_logs Created-by: muluzhe Commit-by: muluzhe Merged-by: ascend-robot Description: ## 【合入来源】 关联社区 issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2899 pytorch 官方社区没有针对 torch._logging.set_logs 的独立、充分测试用例，本次按任务要求新增测试文件补齐该 API 的验证。 ## 【修改方案】 一、API 功能说明 text torch._logging.set_logs(*args, **kwargs) 用于在运行时动态配置 PyTorch 内部日志系统。 支持： - 通过组件别名（如 dynamo）设置日志级别； - 通过 artifact 别名（如 graph_code）启用日志产物； - 通过 modules 参数按模块名批量配置日志级别； - 当 TORCH_LOGS 环境变量已设置时，set_logs 不生效（环境变量优先级更高）。 二、测试用例完备性说明 新增 test/test_library_logging.py，从以下几个维度验证 torch._logging.set_logs： 1. 默认状态重置 - test_set_logs_default_clears_state：调用 set_logs() 无参时清空日志状态。 2. 组件日志级别设置 - test_set_logs_enable_component：通过别名设置日志级别并校验 logger 级别。 3. Artifact 启用 - test_set_logs_enable_artifact：通过 artifact 别名启用日志产物。 4. modules 参数 - test_set_logs_modules：通过 modules 参数批量配置已注册别名。 5. 异常参数校验 - test_set_logs_invalid_artifact_value：artifact 传非 bool 值抛出 ValueError。 - test_set_logs_invalid_log_level：日志级别非法时抛出 ValueError。 - test_set_logs_invalid_module_name：modules 中传入未注册名称时抛出 ValueError。 6. 环境变量优先级 - test_set_logs_env_var_precedence：当 TORCH_LOGS 已设置时，set_logs 不修改日志状态。 三、NPU 适配 torch._logging.set_logs 为纯 Python 层日志配置接口，不涉及算子调用、张量计算或设备内存操作，与 CPU/GPU/NPU 完全解耦。昇腾 NPU 环境下无需修改 API 源码，测试中也无需导入 torch_npu 或创建 NPU 张量，可直接复用。 ## 【资料变更】 不涉及。torch._logging.set_logs 属于 PyTorch 内部日志模块私有接口，本 PR 仅补充测试用例，无需在 docs/zh/api/native_api 中刷新资料。 ## 【接口变更】 不涉及。本 PR 仅新增测试用例，未修改公共接口。 ## 【功能验证】 已在本地环境执行测试命令： bash TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=0 python test/test_library_logging.py 输出： text ...W0724 05:48:37.119000 86516 site-packages/torch/_logging/_internal.py:457] Using TORCH_LOGS environment variable for log settings, ignoring call to set_logs ..... ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 0.068s OK ## 【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!42045 | 1 个月前 | |
test(meta_registrations): add testcase for torch._meta_registrations.register_meta Co-authored-by: muluzhe<3598510361@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42119 merge test-register-meta-master into master test(meta_registrations): add testcase for torch._meta_registrations.register_meta Created-by: muluzhe Commit-by: muluzhe 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/2902 - pytorch 社区没有针对 torch._meta_registrations.register_meta 的独立测试用例，故新增该测试文件，用于验证该 API 的正确性。 ## 【修改方案】 ### 一、API 功能说明 torch._meta_registrations.register_meta(op_or_ops) 是 PyTorch 内部装饰器，用于将一个函数注册为一个或多个 ATen 算子的 meta 内核，并写入全局 meta_table。注册后，调用对应算子的 meta 实现时会执行被装饰的函数。该 API 为 PyTorch 私有接口。 ### 二、测试用例完备性说明 PyTorch 官方 test/ 目录中没有直接调用 torch._meta_registrations.register_meta 的测试用例，现有测试仅通过 elementwise_meta 等内部路径间接使用，无法验证装饰器本身的注册行为。本次新增 test/test_library_meta_registrations.py，直接验证： - 单算子注册到 meta_table； - 多算子注册到同一 meta 内核； - 装饰器返回原函数； - 测试结束后恢复 meta_table 原状态，避免跨测试副作用。 ### 三、版本适用范围 torch._meta_registrations.register_meta 为 PyTorch 内部私有接口，在 PyTorch v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 各目标分支均存在且函数签名一致，因此本测试用例需提交到上述全部分支。 ### 四、NPU 适配 register_meta 与 meta_table 均为纯 Python 层注册逻辑，不涉及任何硬件相关计算、算子调用或设备内存操作，与 CPU/GPU/NPU 完全解耦。昇腾 NPU 环境下无需修改 API 源码，也不需要在测试中导入 torch_npu 或创建 NPU 张量，可直接复用。 ## 【资料变更】 > 不涉及 > > torch._meta_registrations.register_meta 为 PyTorch 私有接口，按项目规范 docs/zh/api/native_api 中无需额外刷新资料。 ## 【接口变更】 > 不涉及 > > 仅新增测试用例，未修改任何业务代码。 ## 【功能验证】 - 本地运行时验证：未进行 - 原因：当前服务器环境未安装对应版本的 PyTorch/Torch-NPU - 已将测试分支 test-register-meta-master 推送到 fork，由 CI 进行运行时验证 ## 【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!42119 | 1 个月前 | |
test(refs): add test cases for torch._refs._maybe_broadcast Co-authored-by: muluzhe<3598510361@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42127 merge test-refs-maybe-broadcast-master into master test(refs): add test cases for torch._refs._maybe_broadcast Created-by: muluzhe Commit-by: muluzhe 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/2911 - 任务分类：1.3（PyTorch 官方缺少对 torch._refs._maybe_broadcast 的直接测试） - pytorch 社区没有针对 torch._refs._maybe_broadcast 的独立测试用例，故新增该测试文件，用于验证该 API 的正确性。 ## 【修改方案】 ### 一、API 功能说明 torch._refs._maybe_broadcast(*args, preserve_cpu_scalar_tensors=True) 是 PyTorch 内部辅助函数，用于将一组 TensorLike / Number / None 参数广播到共同形状。它计算各 Tensor 输入的公共广播形状，对兼容形状的张量调用 .expand()，对 CPU scalar 张量根据 preserve_cpu_scalar_tensors 决定是否保留，对不兼容形状抛出 RuntimeError。该 API 为 PyTorch 私有接口。 ### 二、测试用例完备性说明 PyTorch 官方 test/ 目录中没有直接调用 torch._refs._maybe_broadcast 的测试用例，现有测试仅通过 elementwise_meta 等内部路径间接使用，无法验证广播行为、CPU scalar 保留/展开策略及异常路径。本次新增 test/test_library_refs.py，直接验证： - 相同形状 NPU Tensor 直接返回原张量； - 兼容形状 NPU Tensor 广播到共同形状； - Number 参数原样返回； - None 参数原样返回； - preserve_cpu_scalar_tensors=True 时 CPU scalar 张量被保留； - preserve_cpu_scalar_tensors=False 时 CPU scalar 张量被展开； - 0-dim scalar 张量在 preserve_cpu_scalar_tensors=False 时被广播到共同形状； - 不兼容形状抛出 RuntimeError。 ### 三、版本适用范围 torch._refs._maybe_broadcast 为 PyTorch 内部私有接口，在 PyTorch v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 各目标分支均存在且函数签名一致，因此本测试用例需提交到上述全部分支。 ### 四、NPU 适配 测试涉及 Tensor 创建与广播，非 scalar 参与计算的 Tensor 均通过 device_type = acc.type if (acc := torch.accelerator.current_accelerator()) else "cpu" 迁移到 NPU；CPU scalar 张量仅在测试 preserve_cpu_scalar_tensors 行为时保留在 CPU，这是该参数的测试目的。 ## 【资料变更】 > 不涉及 > > torch._refs._maybe_broadcast 为 PyTorch 私有接口，且 docs/zh/api/native_api 中无需额外刷新资料。 ## 【接口变更】 > 不涉及 > > 仅新增测试用例，未修改任何业务代码。 ## 【功能验证】 - 本地运行时验证：未进行 - 原因：当前服务器环境未安装对应版本的 PyTorch/Torch-NPU - 已将测试分支 test-refs-maybe-broadcast-master 推送到 fork，由 CI 进行运行时验证 ## 【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!42127 | 1 个月前 | |
| 1 年前 | ||
| 2 年前 | ||
[sync] PR-37189: fix: unskip test_reductions test case in test_multiprocessing_api.py Co-authored-by: wuyouqi1<wuyouqi1@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37685 merge sync-pr37189-fix/test_reductions_multiprocess-to-master into master [sync] PR-37189: fix: unskip test_reductions test case in test_multiprocessing_api.py Created-by: ascend-ds-bot Commit-by: wuyouqi1 Merged-by: ascend-robot Description: ### 1. Origin pull request: https://gitcode.com/Ascend/pytorch/merge_requests/37189 ### 2. Original pull request related issue(s): ### 3. Original pull request related commit(s): | Sha | Datetime | Message | |---|---|---| |[908d8d41](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/908d8d41e4f61d1394c8f573dfaab92d5c900384)|2026-06-05 11:03:14 +0800 CST|test(reductions): add skipUnless decorator for driver version check<br><br>Add @unittest.skipUnless to test_reductions to skip the test when<br>driver version < 25.3, as NPU IPC reduce/rebuild requires driver >= 25.3.<br><br>Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com><br>| |[e00edd92](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/e00edd928dbfbb87892dc56fc852f4977e1678ee)|2026-06-04 15:25:45 +0800 CST|Revert "test(reductions): add debug logging for NPU IPC reduce/rebuild path"<br><br>This reverts commit d1ee69dcbd891a48ced0f34471547b25710a5679.<br>| |[d1ee69dc](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/d1ee69dcbd891a48ced0f34471547b25710a5679)|2026-06-03 15:53:58 +0800 CST|test(reductions): add debug logging for NPU IPC reduce/rebuild path<br><br>Add torch_npu.multiprocessing.reductions debug logger to trace:<br>- _npu_reduce_tensor: which branch (NPU/meta/CPU), _share_npu_() return values, cache key format<br>- rebuild_npu_tensor: cache lookup key format, HIT/MISS, _new_shared_npu() result, rebuilt tensor data<br>- test worker: rebuild_fn args, rebuilt tensor data in child process<br><br>Purpose: verify cross-process IPC reduce→rebuild takes correct code path.<br><br>Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com><br>| |[5f3fe781](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/5f3fe781e2d2afd62f261e68ecf5ea15c4bc3145)|2026-06-01 10:50:39 +0800 CST|fix(test): send tensor data as list to avoid resource_sharer connection reset<br><br>CPU tensor pickled through Queue uses rebuild_storage_fd which requires<br>resource_sharer Unix socket. Child process exits before parent can<br>establish connection. Convert tensor to plain list before sending.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[4fbab4e4](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/4fbab4e426da26946aebb3f714f5b2a1b416e944)|2026-06-01 10:37:09 +0800 CST|test(multiprocessing): use explicit reduce/rebuild in cross-process test<br><br>Address review comments:<br>- Worker now receives (rebuild_fn, args) from reduce_tensor, explicitly<br> calls rebuild_fn(*args) to reconstruct tensor<br>- Main process puts reduced_npu handle instead of raw tensor<br>- Main process compares result with original npu_tensor instead of<br> hardcoding expected values in worker<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[8b7be3c2](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/8b7be3c23c6cde75a478073759d8fad22168879f)|2026-05-30 17:28:58 +0800 CST|fix(test): synchronize NPU before putting tensor to Queue<br><br>Child process received all zeros because NPU write cache was not<br>flushed before IPC handle export. torch.npu.synchronize() ensures<br>data is written to physical memory before cross-process transfer.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[89953a94](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/89953a94f9ee27a0179950d1b97b093c4e9bbef4)|2026-05-30 17:21:03 +0800 CST|fix(test): add diagnostic info for NPU tensor mismatch<br><br>Include actual received data in failure message to diagnose IPC issue.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[ad27f741](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/ad27f741aedc98faed4a2e45d4bc3cc344239aa3)|2026-05-30 17:07:25 +0800 CST|fix(test): capture child process error in test_reductions<br><br>Worker now sends result status back via Queue instead of relying on<br>exitcode. This propagates actual error messages from the child process<br>for diagnosis.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[9b2a8888](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/9b2a888831efd8a29ea7d407dccfbc004720c337)|2026-05-30 16:42:56 +0800 CST|fix(test): fix NPU tensor cross-process transfer direction<br><br>Main process puts tensor to Queue, child process gets and validates.<br>Matches torch_npu multiprocessing test patterns. Use Queue instead of<br>SimpleQueue to avoid resource_sharer lifecycle issues.<br><br>Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com><br>| |[db6b692b](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/db6b692bfec2f968ad5bd6da5cee223251f0b15e)|2026-05-30 16:37:35 +0800 CST|fix(test): remove unsupported timeout from SimpleQueue.get()<br><br>SimpleQueue.get() does not accept timeout parameter in Python 3.10.<br><br>Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com><br>| |[c0820b36](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/c0820b36457cf1759e9de6dc48f16698b9ff21c2)|2026-05-30 16:20:09 +0800 CST|test(multiprocessing): merge multiprocess rebuild into test_reductions<br><br>Combine NPU multiprocess rebuild into test_reductions instead of a separate<br>test case. CPU tensor uses same-process rebuild, NPU tensor uses cross-process<br>rebuild via Queue.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[aedaa436](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/aedaa436bdbcb30e36713d7cd6cbfea9f1f5df94)|2026-05-30 16:17:22 +0800 CST|fix(test): move worker function to module level for spawn pickle<br><br>spawn mode cannot pickle local functions. Move _npu_tensor_worker to<br>module top level.<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| |[0e37c8f8](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/commit/0e37c8f8015060dcffbef58b9377cd380d7e7687)|2026-05-30 10:40:03 +0800 CST|test(multiprocessing): fix test_reductions and add multi-process NPU test<br><br>- Remove @unittest.skip decorator from test_reductions<br>- Remove unreliable same-process NPU tensor reconstruction assertion<br> (IPC handles cannot be imported in the same process that exported them)<br>- Add test_reductions_multiprocess to validate cross-process NPU tensor<br> sharing via Queue, aligned with PyTorch upstream CUDA test pattern<br><br>Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com><br>| See merge request: Ascend/pytorch!37685 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
add_test Co-authored-by: sunhaolun<sunhaolun3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !33714 merge master into master add_test Created-by: sunhaolun Commit-by: sunhaolun 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为以下API增加用例功能 Tensor.copy_ Tensor.narrow torch.cat torch.chunk torch._chunk_cat # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 新增文件 test_cat.py test_chunk.py test_chunk_cat.py test_copy_.py test_narrow.py # 【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!33714 | 4 个月前 | |
| 1 年前 | ||
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
fix(nn): fix test for nn api: torch.nn.ParameterDict, torch.nn.ParameterList, torch.nn.Sequential Co-authored-by: dinglaiping<1016581171@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !32060 merge fixtest-nn-api-master into master fix(nn): fix test for nn api: torch.nn.ParameterDict, torch.nn.ParameterList, torch.nn.Sequential Created-by: dinglaiping Commit-by: dinglaiping Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1585**</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> - [ ] issue/工单 # 【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） 1. 2.6.0版本提示skipIfMps找不到，要换成skipIfMPS。 2. 2.7及以上版本skipIfMps找不到，换成skipIfMPS；new_module_tests找不到，需要把导入new_module_tests改成导入get_new_module_tests并在调用的地方换成get_new_module_tests()；tf32_on_and_off找不到，删掉导入，并在调用tf32_is_not_fp32()的地方换成调用torch.cuda.is_tf32_supported() # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 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 整体结论: 本次验证通过修复官网test_nn.py用例文件，验证3个API，功能正常： ParameterDict：官方用例中键值对索引、新增、删除、遍历等操作均正常，容器内所有参数设备统一为npu:0，无设备漂移问题； ParameterList：官方用例中数字索引、append新增、遍历等操作均正常，参数设备一致性与长度校验均通过，有序管理能力正常； Sequential：官方用例中getitem/setitem/delitem/append/insert/extend/pop等所有核心操作均正常执行，操作后子模块设备均保持为npu:0，动态扩展与元素管理能力完整。 运行日志： [root@hostname-fqv42 torchnpuapi]# docker exec -it test bash root@hostname-fqv42:/home# cd /root/torchnpuapi root@hostname-fqv42:~/torchnpuapi# python -m unittest test_nn_npu27.TestNN.test_ParameterList test_nn_npu27.TestNN.test_ParameterDict test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_getitem test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_setitem test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_delitem test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_append test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_insert test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_extend test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_pop -v test_ParameterList (test_nn_npu27.TestNN.test_ParameterList) ... ok test_ParameterDict (test_nn_npu27.TestNN.test_ParameterDict) ... ok test_Sequential_getitem (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_getitem) ... ok test_Sequential_setitem (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_setitem) ... ok test_Sequential_delitem (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_delitem) ... ok test_Sequential_append (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_append) ... ok test_Sequential_insert (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_insert) ... ok test_Sequential_extend (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_extend) ... ok test_Sequential_pop (test_nn_npu27.TestNN.test_Sequential_pop) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 9 tests in 0.057s OK root@hostname-fqv42:~/torchnpuapi# # 【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!32060 | 5 个月前 | |
| 2 年前 | ||
[feat]mempool基本结构对齐pytorch Co-authored-by: LiNuohang<linuohang@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39284 merge mempool-core into master [feat]mempool基本结构对齐pytorch Created-by: LiNuohang Commit-by: LiNuohang 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】 核心改动：将 MemPool 对自定义分配器的所有权从 thread-local 全局状态（MemPoolContext）改为由 PrivatePool 内部持有 shared_ptr<NPUAllocator>。 具体变更： PrivatePool 新增 allocator_ 成员，分配/释放路径不再依赖全局状态，改为 pool->owner_PrivatePool->allocator()->raw_alloc/raw_delete 删除 MemPoolContext 类及其 thread-local 全局变量 MemPool API变更：allocator() 改为 use_count()，构造函数接收 shared_ptr 而非裸指针 API 重命名：_npu_endAllocateCurrentStreamToPool → _npu_endAllocateToPool 测试重构：将 mempool 测试集中到 test_npu_allocator.py，新增 alloc/free 配对验证和 allocator 先于 tensor 删除的回归测试 # 【资料变更】 删除 MemPoolContext 类及其 thread-local 全局变量 MemPool API变更：allocator() 改为 use_count()，构造函数接收 shared_ptr 而非裸指针 重命名：_npu_endAllocateCurrentStreamToPool → _npu_endAllocateToPool # 【接口变更】 删除 MemPoolContext 类及其 thread-local 全局变量 MemPool API变更：allocator() 改为 use_count()，构造函数接收 shared_ptr 而非裸指针 重命名：_npu_endAllocateCurrentStreamToPool → _npu_endAllocateToPool # 【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!39284 | 2 个月前 | |
[feat][3/n]mempool对齐社区 Co-authored-by: LiNuohang<linuohang@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !40352 merge mempool-5 into master [feat][3/n]mempool对齐社区 Created-by: LiNuohang Commit-by: LiNuohang 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】 captures_underway 重命名为 allocation_scopes_ 并新增 num_active_captures_ 计数器：将池路由状态与流捕获状态解耦——allocation_scopes_ 仅跟踪池分流作用域（如 use_mem_pool），num_active_captures_ 通过 NPUGraph::capture_begin/end 中调用的 markCaptureBegin/markCaptureEnd 精确记录活跃捕获数，修复了 use_mem_pool 场景下 release_cached_blocks() 被错误跳过的 OOM 回归问题。 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 测试用例 1：test_mempool_release_cached_blocks_during_diversion 测的场景： 当使用 use_mem_pool 切换到用户 mempool 时，如果分配失败触发 OOM，能否正确回收 默认池 中的 cached blocks 来重试分配。 怎么测的： 1. 限制进程内存到 80MB 2. 先在默认池分配 60MB 然后释放（此时 60MB 变为 cached，不还给 driver） 3. 进入 use_mem_pool(user_pool) 上下文，再次分配 60MB —— 此时剩余预算仅 20MB，aclrtMalloc 会失败 4. 验证 OOM 重试路径能调用 release_cached_blocks() 释放默认池那 60MB 再重试，最终分配成功 对应 bug： 修复前，mempool diversion 期间 captures_underway.empty() 返回 false（因为私有池转发也算"进行中"），导致 release_cached_blocks 重试被跳过，直接 OOM。 --- 测试用例 2：test_mempool_oom_recovery_releases_cached_blocks 测的场景： 在有大量 cached blocks 的情况下做大块分配，OOM 恢复路径能否正确释放 cached blocks 避免 OOM——同时覆盖默认池和用户 mempool 两种情况。 怎么测的： 1. 获取空闲内存，分配一半空闲内存作为 filler 然后释放（制造大量 cached blocks） 2. 再分配接近全部空闲内存的大块（free_before - free_before/8） 3. 分别在 default pool 和 user mempool 两种上下文中执行上述操作（通过 subTest 遍历） 4. 断言不应抛出 OutOfMemoryError——如果 cached blocks 没被释放就会 OOM --- 测试用例 3：test_mempool_block_free_not_deferred 测的场景： 多 stream 场景下，用户 mempool 中的 block 释放是否被错误地 defer（延迟）了。正常情况下，如果没有 graph capture在进行，free 后 block 应立即可复用。 怎么测的： 1. 在 pool 上下文中分配一块内存 a 2. 通过另一条 stream s2 对 a 做 record_stream + 一次运算 3. 删除 a，synchronize 确保操作完成 4. 重新分配同样大小的内存 b 5. 断言 a.data_ptr() == b.data_ptr()（即 block 被立即复用，没有被 defer） 6. 同样通过 subTest 覆盖默认池和用户 mempool 两种情况 # 【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!40352 | 2 个月前 | |
[master][Fix] Fix static check errors detected by CODESPELL Co-authored-by: thickhair<zp2165064878@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !38552 merge code_spell_fix_master into master [master][Fix] Fix static check errors detected by CODESPELL Created-by: thickhair Commit-by: thickhair 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1865 - [ ] 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） # 【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】  # 【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!38552 | 2 个月前 | |
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
[master][Fix] Fix static check errors detected by TABS Co-authored-by: thickhair<zp2165064878@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37810 merge TABS_fix into master [master][Fix] Fix static check errors detected by TABS Created-by: thickhair Commit-by: thickhair 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 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1865 - [ ] 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） # 【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】  # 【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!37810 | 3 个月前 | |
[test]fix change of xfail Co-authored-by: SCh_zx<1325467101@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39555 merge master into master [test]fix change of xfail 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） https://github.com/pytorch/pytorch/commit/b8777a2cc64e21bc425692222c7835417a3a8389 原生代码中更改了xfail的位置，需要针对此变更修复用例 # 【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!39555 | 2 个月前 | |
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
test:This PR adds missing test cases for torch.autograd.profiler_util.StringTable.popitem, as there are currently no community-provided tests for this function. Co-authored-by: xin_heyun<919112805@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42059 merge test_stringTable.popitem_master into master test:This PR adds missing test cases for torch.autograd.profiler_util.StringTable.popitem, as there are currently no community-provided tests for this function. Created-by: xin_heyun Commit-by: xin_heyun 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> issue任务地址：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2921 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为 torch.autograd.profiler_util.StringTable.popitem 新增单元测试用例，放置在 test/test_profiler_string_table.py。 1. PyTorch 社区对该 API 完全无测试用例：pytorch/test/ 目录下 0 处对 StringTable 类的引用；test/cpp/jit/test_backend.cpp 中的 TestCompilerWithStringTable 为 C++ 后端测试，与 Python 层无关。 2. 新增 7 个测试用例，基于 PyTorch 标准 TestCase 框架，覆盖 popitem 全部行为边界： - 返回值正确性：popitem 返回 (key, value) 对且表长度减 1 - 移除语义验证：pop 后元素从表中消失 - 空表异常：空表调用 popitem 正确抛出 KeyError - 耗尽场景：连续 pop 直到表为空，最后再 pop 抛 KeyError - __missing__ 交互：通过 __missing__ 自动 demangle 后 popitem 返回正确的 demangled 值 - factory 隔离：popitem 不会触发 defaultdict 的 default_factory - 一致性验证：全部 pop 后 key 集合与原始集合一致 3. 遵循测试用例规范：导入顺序为 torch → torch.autograd.profiler_util → torch.testing._internal.common_utils，使用 self.assert* 断言，无 print/try-except，注释精简英文。 4. 该 API 为纯 Python 逻辑（defaultdict 子类），不涉及张量操作，无需 NPU 设备适配。 # 【资料变更】 不涉及。torch.autograd.profiler_util.StringTable 为 PyTorch 内部工具类（profiler 辅助类），不属于公开文档覆盖范围。 # 【接口变更】 不涉及。仅新增测试文件，无对外接口变更。 # 【功能验证】 **测试场景**：验证 torch.autograd.profiler_util.StringTable.popitem 在 profiler 辅助流程中的行为正确性。 **测试命令**： 2.7.1 执行命令： python test_profiler_string_table.py -v 结果： test_multiple_popitems_consistent (__main__.TestStringTable.test_multiple_popitems_consistent) ... ok test_popitem_does_not_trigger_default_factory (__main__.TestStringTable.test_popitem_does_not_trigger_default_factory) ... ok test_popitem_empty_raises_keyerror (__main__.TestStringTable.test_popitem_empty_raises_keyerror) ... ok test_popitem_exhausts_table (__main__.TestStringTable.test_popitem_exhausts_table) ... ok test_popitem_removes_item (__main__.TestStringTable.test_popitem_removes_item) ... ok test_popitem_returns_key_value (__main__.TestStringTable.test_popitem_returns_key_value) ... ok test_popitem_with_missing_demangle (__main__.TestStringTable.test_popitem_with_missing_demangle) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.029s OK 2.9.0 执行命令： python test_profiler_string_table.py -v 结果： test_multiple_popitems_consistent (__main__.TestStringTable.test_multiple_popitems_consistent) ... ok test_popitem_does_not_trigger_default_factory (__main__.TestStringTable.test_popitem_does_not_trigger_default_factory) ... ok test_popitem_empty_raises_keyerror (__main__.TestStringTable.test_popitem_empty_raises_keyerror) ... ok test_popitem_exhausts_table (__main__.TestStringTable.test_popitem_exhausts_table) ... ok test_popitem_removes_item (__main__.TestStringTable.test_popitem_removes_item) ... ok test_popitem_returns_key_value (__main__.TestStringTable.test_popitem_returns_key_value) ... ok test_popitem_with_missing_demangle (__main__.TestStringTable.test_popitem_with_missing_demangle) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.030s OK 2.11.0 执行命令： python test_profiler_string_table.py -v 结果： test_multiple_popitems_consistent (__main__.TestStringTable.test_multiple_popitems_consistent) ... ok test_popitem_does_not_trigger_default_factory (__main__.TestStringTable.test_popitem_does_not_trigger_default_factory) ... ok test_popitem_empty_raises_keyerror (__main__.TestStringTable.test_popitem_empty_raises_keyerror) ... ok test_popitem_exhausts_table (__main__.TestStringTable.test_popitem_exhausts_table) ... ok test_popitem_removes_item (__main__.TestStringTable.test_popitem_removes_item) ... ok test_popitem_returns_key_value (__main__.TestStringTable.test_popitem_returns_key_value) ... ok test_popitem_with_missing_demangle (__main__.TestStringTable.test_popitem_with_missing_demangle) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.031s OK 2.12.0 执行命令： python test_profiler_string_table.py -v 结果： `` W0718 07:52:02.096000 45887 opt/conda/envs/v2.12.0/lib/python3.12/site-packages/torch/_native/cutedsl_utils.py:55] CuTeDSL operators require optional Python packages nvidia-cutlass-dsl and apache-tvm-ffi; missing optional dependency nvidia_cutlass_dsl (importlib.util.find_spec(nvidia_cutlass_dsl) failed) test_multiple_popitems_consistent (__main__.TestStringTable.test_multiple_popitems_consistent) ... ok test_popitem_does_not_trigger_default_factory (__main__.TestStringTable.test_popitem_does_not_trigger_default_factory) ... ok test_popitem_empty_raises_keyerror (__main__.TestStringTable.test_popitem_empty_raises_keyerror) ... ok test_popitem_exhausts_table (__main__.TestStringTable.test_popitem_exhausts_table) ... ok test_popitem_removes_item (__main__.TestStringTable.test_popitem_removes_item) ... ok test_popitem_returns_key_value (__main__.TestStringTable.test_popitem_returns_key_value) ... ok test_popitem_with_missing_demangle (__main__.TestStringTable.test_popitem_with_missing_demangle) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.031s OK master 执行命令： python test_profiler_string_table.py -v 结果： test_multiple_popitems_consistent (__main__.TestStringTable.test_multiple_popitems_consistent) ... ok test_popitem_does_not_trigger_default_factory (__main__.TestStringTable.test_popitem_does_not_trigger_default_factory) ... ok test_popitem_empty_raises_keyerror (__main__.TestStringTable.test_popitem_empty_raises_keyerror) ... ok test_popitem_exhausts_table (__main__.TestStringTable.test_popitem_exhausts_table) ... ok test_popitem_removes_item (__main__.TestStringTable.test_popitem_removes_item) ... ok test_popitem_returns_key_value (__main__.TestStringTable.test_popitem_returns_key_value) ... ok test_popitem_with_missing_demangle (__main__.TestStringTable.test_popitem_with_missing_demangle) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 7 tests in 0.029s OK `` # 【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!42059 | 1 个月前 | |
[test] Add torch.autograd.profiler_util.StringTable.values Api Coverage Co-authored-by: lihaokun-2026<851563813@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42017 merge autograd-profiler_util-StringTable-values-master into master [test] Add torch.autograd.profiler_util.StringTable.values Api Coverage Created-by: lihaokun-2026 Commit-by: lihaokun-2026 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 [#2928](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2928) - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 公开issue： - torch.autograd.profiler_util.StringTable.values: [【社区任务】7月社区任务第二期-Ascend for PyTorch API 一致性开发（68）](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2928) # 【修改方案】 1. API 功能说明： - torch.autograd.profiler_util.StringTable.values：StringTable 继承自 defaultdict，values() 返回当前 string table 中所有 value 的动态视图，用于获取 profiler 字符串映射表中的值集合。 2. 上游用例检查情况： 检索 PyTorch / Torch-NPU 现有测试后，未找到面向 torch.autograd.profiler_util.StringTable.values 的独立、直接、最小验证用例，因此按任务要求新增 NPU API 验证用例。 3. 新增用例文件： - test_profiler_util_string_table_values.py 4. 新增用例覆盖场景： - StringTable.values() 在空表场景下返回空 ValuesView - 显式写入 key/value 后，values() 返回全部 value - 访问缺省 key 触发 StringTable.__missing__ 后，values() 可读取自动写入的 value - 单字符 key 保持原值，不触发 demangle 变更 - values() 返回动态视图，后续新增元素可被已有 view 感知 - 在 torch_npu 环境下验证 privateuse1 backend 为 npu 5. 新增文件头部已按要求补充注释，说明该文件验证的 API 功能。 # 【资料变更】 不涉及。未修改产品资料、接口说明文档或用户可见文档。 # 【接口变更】 不涉及。未修改跨代码仓接口，也未修改用户可见接口行为。 # 【功能验证】 测试环境： sh torch: 2.12.0+cpu torch_npu: 2.12.0 测试方法： sh source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh TORCH_DEVICE_BACKEND_AUTOLOAD=1 python3 test/test_profiler_util_string_table_values.py -v 测试结果：  # 【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!42017 | 1 个月前 | |
test(reductions): note NPU/XLA skip searchsorted non-contiguous UserWarning check. Co-authored-by: Margaret_wangrui<wangrui178@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37092 merge searchsorted_testcase_master into master test(reductions): note NPU/XLA skip searchsorted non-contiguous UserWarning check. Created-by: Margaret_wangrui Commit-by: Margaret_wangrui Merged-by: ascend-robot Description: # 【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> https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1910 - [ ] 需求 - [x] 问题单 - [ ] 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） values_3d_permute = values_3d.permute(2, 1, 0).to(torch.int32) boundaries_permute = values_3d.permute(2, 1, 0).to(torch.float64) values_3d_permute和boundaries_permute在torch_npu中是连续的，不应该在用例中去捕获非连续告警信息 # 【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” 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” 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 .png') # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [ ] 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!37092 | 3 个月前 | |
[master][bugfix]CI error:acl header missing fix Co-authored-by: Dring<17737727613@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36649 merge master into master [master][bugfix]CI error:acl header missing fix Created-by: Dring Commit-by: Dring 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> https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2137 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] 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） 门禁ut不是基于门禁编包代码执行，而是拉取新代码，头文件在编包执行过程中才会从acl_src复制到原本头文件路径acl下。导致门禁ut调用build_stub.sh报错头文件找不到。 修复方案： 1、在门禁执行入口文件ci/access_control_test.py增加头文件复制策略，从当前安装torch_npu路径下复制头文件到工作区代码三方库下acl下 2、修改三个ut中的编译依赖相对路径确保能找到对应头文件 # 【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” 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” 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 门禁通过，ut通过  本地验证ut通过 # 【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] - [ ✓] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ✕] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [✓ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [✓ ] 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!36649 | 3 个月前 | |
fix: support quantized NPU flip dispatch Co-authored-by: hz893<zhanghao491@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36073 merge fix_quantized_flip_master_20260519 into master fix: support quantized NPU flip dispatch Created-by: hz893 Commit-by: hz893 Merged-by: ascend-robot Description: # 【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 - [x] 问题单 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2207 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1. 在 QuantizedPrivateUse1 的 codegen 注册中补充 aten::flip，使量化 NPU tensor 能命中 torch_npu 的 quantized helper。 2. 新增 quantized_flip helper：per-tensor 量化场景对 int_repr() 调用普通 NPU aten::flip，复用现有 op_plugin::flip -> aclnnFlip 数据翻转路径，再用原 scale/zero_point 重建 affine quantized tensor。 3. 对齐 CPU/CUDA 行为：sub-byte 量化 dtype 保持不支持报错；per-channel 量化保持 Setting strides is possible only on uniformly quantized tensor 报错。 4. 新增 per-channel quantized flip 报错回归测试。 # 【资料变更】 不涉及。 # 【接口变更】 不涉及。 # 【功能验证】 1. v2.7.1 环境执行 bash ci/build.sh --python=3.11，编译成功并生成 wheel。 2. v2.7.1 环境执行 python -m pytest test_shape_ops.py -v -k test_flip_npu_float32，结果：1 passed。 3. v2.7.1 环境执行 python -m pytest --import-mode=importlib test/test_shape_ops.py -v -k "test_flip_per_channel_quantized_error or test_flip_npu_float32"，结果：2 passed。 4. 验证普通 float NPU flip backward 与 CPU 在 dims=(0,)、(1,)、(0, 1)、() 下 forward/grad 均一致；验证 quantized flip 的 autograd 状态和错误行为与 CPU 一致。 5. v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 源分支均执行 git diff --check，无异常。 # 【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 - [ ] 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!36073 | 3 个月前 | |
[Fix] Fix static check errors detected by SPACES Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35981 merge master_lintrunner into master [Fix] Fix static check errors detected by SPACES Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei 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】 检测和删除代码中的行尾空白字符 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及 # 【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!35981 | 3 个月前 | |
| 2 年前 | ||
fix: support to_sparse on non-default NPU devices Co-authored-by: hz893<zhanghao491@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35946 merge fix_to_sparse_master into master fix: support to_sparse on non-default NPU devices Created-by: hz893 Commit-by: hz893 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 - [x] 问题单 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2182 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1. 将 aten::_to_sparse 和 aten::_to_sparse.sparse_dim 加入 NPU supported 注册，避免 dense NPU Tensor 转 sparse 时走 CPU fallback。 2. 新增 NPU 侧 _to_sparse 实现，复用 at::native::dense_to_sparse，使 sparse tensor、indices、values 保持在输入 Tensor 所在 NPU 设备上。 3. 新增非默认 NPU 设备场景 UT，覆盖输入位于 npu:1 时 to_sparse 结果的 device 和数值一致性。 # 【资料变更】 不涉及。 # 【接口变更】 不涉及。 # 【功能验证】 - 已在 v2.7.1 环境完成 torch_npu 编包并安装验证，torch_npu.__version__ 为 2.7.1.post5。 - 已确认 aten::_to_sparse 和 aten::_to_sparse.sparse_dim 的 PrivateUse1 dispatcher 注册到 RegisterNPU.cpp [kernel]，不再走 CPU fallback。 - python -m pytest test_ops.py -v -k test_multiple_devices_to_sparse_npu_float32：1 passed。 - python -m pytest test/test_sparse_coo.py -v -k test_sparse_to_sparse_non_default_npu_device：1 passed。 - v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 目标分支已完成 cherry-pick，无冲突；未分别编包验证。 补充验证： - 已在 fix_to_sparse_master 分支完成编译并安装生成的 torch_npu-2.13.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl。 - 通过临时 C++ 扩展直接调用新增 AOT shim aoti_torch_npu__to_sparse，在当前 device 为 npu:0、输入 tensor 位于 npu:1 的场景下验证返回 sparse tensor、indices、values 均保持在 npu:1，且 to_dense() 与输入一致。 - 测试结果：PASS aoti_torch_npu__to_sparse device=npu:1 nnz=3。 # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 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 - [ ] 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!35946 | 3 个月前 | |
Skip failing torch official TestCase tests and disable unsupported test cases Co-authored-by: yuhaiyan<yuhaiyan8@huawei.com> Co-authored-by: yuhaiyan8<yuhaiyan8@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !32140 merge cherry-pick-mr-32139-1774073503832-auto into master Skip failing torch official TestCase tests and disable unsupported test cases Created-by: yuhaiyan Commit-by: yuhaiyan;yuhaiyan8 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 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1. 暂时跳过失败用例 2. 已提单跟进修复 # 【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] - [ ] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [ ] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [ ] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [ ] 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!32140 | 4 个月前 | |
| 2 年前 | ||
test: add isclose equal_nan broadcast regression test Co-authored-by: xiu_21<caixiuxiu1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39507 merge master into master test: add isclose equal_nan broadcast regression test Created-by: xiu_21 Commit-by: xiu_21 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 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 新增isclose equal_nan广播场景回归测试 问题修复PR：https://gitcode.com/Ascend/op-plugin/pull/5250 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】  # 【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!39507 | 2 个月前 | |
Update test_torch.py Co-authored-by: yuhaiyan<yuhaiyan8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !27371 merge master-dev2 into master Update test_torch.py Created-by: yuhaiyan Commit-by: yuhaiyan Merged-by: ascend-robot Description: <!-- Thanks for sending a pull request! --> **What type of PR is this?** > Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: > > /kind bug > /kind task > /kind feature **What does this PR do / why do we need it**: **Which issue(s) this PR fixes**: <!-- *Automatically closes linked issue when PR is merged. Usage: Fixes #<issue number>, or Fixes (paste link of issue). --> Fixes # **Special notes for your reviewers**: See merge request: Ascend/pytorch!27371 | 9 个月前 | |
[test][master] add NPU validation cases for torch._C and torch._check APIs (issues #2674 #2675 #2676 #2764) Co-authored-by: anning-2026<870721918@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43181 merge test/api-consistency-torch-c-master into master [test][master] add NPU validation cases for torch._C and torch._check APIs (issues #2674 #2675 #2676 #2764) Created-by: anning-2026 Commit-by: anning-2026 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 关联 issue： - [#2764](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2764) — torch._C._nn.flatten_dense_tensors（任务编号 #42） - [#2674](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2674) — torch._C.DisableTorchFunction（任务编号 #52） - [#2675](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2675) — torch._C.DisableTorchFunctionSubclass（任务编号 #53） - [#2676](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2676) — torch._check_is_size（任务编号 #54） 注：任务 #39 torch._C._jit_set_texpr_fuser_enabled 已在 issue [#2818](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2818) 中闭环，不纳入本 PR。 # 【修改方案】 本 PR 覆盖 4 个 torch._C.* 与 torch.* 私有接口的 NPU 一致性测试补齐，在 2 个新增测试文件中新增 25 个用例，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（2 个新增）： - test/test_torch_c_apis.py（新增）：torch._C._nn.flatten_dense_tensors（8 个用例）、torch._C.DisableTorchFunction（2 个用例）、torch._C.DisableTorchFunctionSubclass（2 个用例），合计 12 个用例 - test/test_torch_check.py（新增）：torch._check_is_size（13 个用例） 合计 4 个 API / 25 个用例，全部 NPU 实测通过。 # 【社区现状与路径依据】 针对 4 个新增用例的 API，PyTorch 上游 pytorch/pytorch 仓库的检索结论如下（git grep -ln <API> -- 'test/**.py'，ref 取 master HEAD）： | API | 上游直接功能测试 | 判定 | | --- | --- | --- | | torch._C._nn.flatten_dense_tensors | 无（仅 test/functorch/test_vmap_registrations.py 中作为字符串注册到 op 列表） | 上游未提供 Python 直测；新增 NPU 端 smoke 用例 | | torch._C.DisableTorchFunction | 无（test/test_overrides.py、test/dynamo/test_modes.py 中均为 use site） | 上游无独立功能覆盖；新增 dispatch 暂停/恢复用例 | | torch._C.DisableTorchFunctionSubclass | 无（同上） | 上游无独立功能覆盖；新增 Subclass 变体用例 | | torch._check_is_size | 无直接功能测试 | 上游未提供正向功能测试；新增正常/异常/max 用例 | # 【API 功能介绍】 1. **torch._C._nn.flatten_dense_tensors(tensors)**：把一组同 dtype/device 的张量 flatten 后 concatenate 成一个连续 1D 张量。 2. **torch._C.DisableTorchFunction**：上下文管理器，临时禁用 __torch_function__ 分发链路。 3. **torch._C.DisableTorchFunctionSubclass**：同上，只禁用 subclass 的 __torch_function__。 4. **torch._check_is_size(i, max=None)**：检查整数 i 是否为合法 size（>=0），否则抛 RuntimeError。 # 【测试方案】 4 个被覆盖的 API 的用例设计： 1. **torch._C._nn.flatten_dense_tensors**（8 个用例）：正常 flatten、单张量、空序列、tuple、非 Tensor 元素、device 不一致 2. **torch._C.DisableTorchFunction**（2 个用例）：context 内 dispatch 暂停/恢复 3. **torch._C.DisableTorchFunctionSubclass**（2 个用例）：同上的 Subclass 变体 4. **torch._check_is_size**（13 个用例）：正常值、负值越界、max 边界、message 参数、非法类型 # 【测试环境】 - 操作系统：Linux 4.19.90-2102.2.0.0068.3.ctl2.aarch64 - 昇腾硬件：Ascend910B2（torch.npu.device_count() == 2） - CANN 软件版本：cann-8.5.1 - Python：3.11.14 - 安装版本：torch 2.12.0、torch_npu 2.12.0 - 测试分支：本 PR base 为 master # 【测试命令】 bash cd <repo_root> python -u test/test_torch_c_apis.py -v python -u test/test_torch_check.py -v # 【测试日志】（基于当前 commit + Ascend NPU 实跑） text === test_torch_c_apis.py === test_disables_torch_function_on_subclass ... ok test_op_inside_disable_returns_plain_tensor ... ok test_disables_torch_function_subclass_on_subclass ... ok test_op_inside_disable_subclass_returns_plain_tensor ... ok test_concatenated_values_match_input_order ... ok test_concatenates_size_1_with_size_2 ... ok test_flatten_empty_list_raises_runtime_error ... ok test_flatten_raises_for_mismatched_device ... ok test_flatten_raises_for_non_tensor_element ... ok test_flatten_single_tensor ... ok test_flatten_tuple_input ... ok test_flattens_2d_tensors_to_1d_concat ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 12 tests in 1.581s OK === test_torch_check.py === test_check_tensor_size_value ... ok test_fails_above_max_bound ... ok test_message_callable_produces_custom_error ... ok test_message_explicit_none ... ok test_message_format_string ... ok test_message_omitted ... ok test_passes_at_max_equal_i ... ok test_passes_for_non_negative_int ... ok test_passes_with_explicit_max_none ... ok test_passes_within_max_bound ... ok test_raises_for_invalid_max_type ... ok test_raises_for_negative_int ... ok test_raises_for_non_int_type ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 13 tests in 1.494s OK 合计 Ran 25 tests, OK。 # 【资料补齐检查结论】 4 个 API 均为 PyTorch 私有接口（_ 前缀），按任务规范"PyTorch 私有接口不需要补充资料"原则，均跳过。 See merge request: Ascend/pytorch!43181 | 1 个月前 | |
[test][master] add NPU validation cases for torch._C and torch._check APIs (issues #2674 #2675 #2676 #2764) Co-authored-by: anning-2026<870721918@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43181 merge test/api-consistency-torch-c-master into master [test][master] add NPU validation cases for torch._C and torch._check APIs (issues #2674 #2675 #2676 #2764) Created-by: anning-2026 Commit-by: anning-2026 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 关联 issue： - [#2764](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2764) — torch._C._nn.flatten_dense_tensors（任务编号 #42） - [#2674](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2674) — torch._C.DisableTorchFunction（任务编号 #52） - [#2675](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2675) — torch._C.DisableTorchFunctionSubclass（任务编号 #53） - [#2676](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2676) — torch._check_is_size（任务编号 #54） 注：任务 #39 torch._C._jit_set_texpr_fuser_enabled 已在 issue [#2818](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2818) 中闭环，不纳入本 PR。 # 【修改方案】 本 PR 覆盖 4 个 torch._C.* 与 torch.* 私有接口的 NPU 一致性测试补齐，在 2 个新增测试文件中新增 25 个用例，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（2 个新增）： - test/test_torch_c_apis.py（新增）：torch._C._nn.flatten_dense_tensors（8 个用例）、torch._C.DisableTorchFunction（2 个用例）、torch._C.DisableTorchFunctionSubclass（2 个用例），合计 12 个用例 - test/test_torch_check.py（新增）：torch._check_is_size（13 个用例） 合计 4 个 API / 25 个用例，全部 NPU 实测通过。 # 【社区现状与路径依据】 针对 4 个新增用例的 API，PyTorch 上游 pytorch/pytorch 仓库的检索结论如下（git grep -ln <API> -- 'test/**.py'，ref 取 master HEAD）： | API | 上游直接功能测试 | 判定 | | --- | --- | --- | | torch._C._nn.flatten_dense_tensors | 无（仅 test/functorch/test_vmap_registrations.py 中作为字符串注册到 op 列表） | 上游未提供 Python 直测；新增 NPU 端 smoke 用例 | | torch._C.DisableTorchFunction | 无（test/test_overrides.py、test/dynamo/test_modes.py 中均为 use site） | 上游无独立功能覆盖；新增 dispatch 暂停/恢复用例 | | torch._C.DisableTorchFunctionSubclass | 无（同上） | 上游无独立功能覆盖；新增 Subclass 变体用例 | | torch._check_is_size | 无直接功能测试 | 上游未提供正向功能测试；新增正常/异常/max 用例 | # 【API 功能介绍】 1. **torch._C._nn.flatten_dense_tensors(tensors)**：把一组同 dtype/device 的张量 flatten 后 concatenate 成一个连续 1D 张量。 2. **torch._C.DisableTorchFunction**：上下文管理器，临时禁用 __torch_function__ 分发链路。 3. **torch._C.DisableTorchFunctionSubclass**：同上，只禁用 subclass 的 __torch_function__。 4. **torch._check_is_size(i, max=None)**：检查整数 i 是否为合法 size（>=0），否则抛 RuntimeError。 # 【测试方案】 4 个被覆盖的 API 的用例设计： 1. **torch._C._nn.flatten_dense_tensors**（8 个用例）：正常 flatten、单张量、空序列、tuple、非 Tensor 元素、device 不一致 2. **torch._C.DisableTorchFunction**（2 个用例）：context 内 dispatch 暂停/恢复 3. **torch._C.DisableTorchFunctionSubclass**（2 个用例）：同上的 Subclass 变体 4. **torch._check_is_size**（13 个用例）：正常值、负值越界、max 边界、message 参数、非法类型 # 【测试环境】 - 操作系统：Linux 4.19.90-2102.2.0.0068.3.ctl2.aarch64 - 昇腾硬件：Ascend910B2（torch.npu.device_count() == 2） - CANN 软件版本：cann-8.5.1 - Python：3.11.14 - 安装版本：torch 2.12.0、torch_npu 2.12.0 - 测试分支：本 PR base 为 master # 【测试命令】 bash cd <repo_root> python -u test/test_torch_c_apis.py -v python -u test/test_torch_check.py -v # 【测试日志】（基于当前 commit + Ascend NPU 实跑） text === test_torch_c_apis.py === test_disables_torch_function_on_subclass ... ok test_op_inside_disable_returns_plain_tensor ... ok test_disables_torch_function_subclass_on_subclass ... ok test_op_inside_disable_subclass_returns_plain_tensor ... ok test_concatenated_values_match_input_order ... ok test_concatenates_size_1_with_size_2 ... ok test_flatten_empty_list_raises_runtime_error ... ok test_flatten_raises_for_mismatched_device ... ok test_flatten_raises_for_non_tensor_element ... ok test_flatten_single_tensor ... ok test_flatten_tuple_input ... ok test_flattens_2d_tensors_to_1d_concat ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 12 tests in 1.581s OK === test_torch_check.py === test_check_tensor_size_value ... ok test_fails_above_max_bound ... ok test_message_callable_produces_custom_error ... ok test_message_explicit_none ... ok test_message_format_string ... ok test_message_omitted ... ok test_passes_at_max_equal_i ... ok test_passes_for_non_negative_int ... ok test_passes_with_explicit_max_none ... ok test_passes_within_max_bound ... ok test_raises_for_invalid_max_type ... ok test_raises_for_negative_int ... ok test_raises_for_non_int_type ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 13 tests in 1.494s OK 合计 Ran 25 tests, OK。 # 【资料补齐检查结论】 4 个 API 均为 PyTorch 私有接口（_ 前缀），按任务规范"PyTorch 私有接口不需要补充资料"原则，均跳过。 See merge request: Ascend/pytorch!43181 | 1 个月前 | |
test: add torch.__getattribute__ API validation Co-authored-by: 2490136803<2490136803@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !41419 merge intern/test-torch-getattribute-master into master test: add torch.__getattribute__ API validation Created-by: zhouzirui-2026 Commit-by: 2490136803 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： - 任务 issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2734 # 【修改方案】 本 PR 新增 test/test_torch_getattribute_api.py，补充 torch.__getattribute__ 在 torch-npu 环境下的 API 一致性验证用例。 该 API 是 Python module 对象的属性访问入口，用于从 torch module 上按名称读取属性。经检查，PyTorch 官方未提供 torch.__getattribute__ 的独立专项测试，torch-npu 当前 test 和 test_upstream 目录中也未发现该 API 的专项测试。按照指导规范，本场景属于“PyTorch 官方社区无用例”，因此在 torch-npu test 目录补充自写测试。 任务 API 功能、上游社区用例情况与本 PR 处理方式如下： | API | 功能说明 | 上游社区用例 / 覆盖情况 | 本 PR 处理 | | --- | --- | --- | --- | | torch.__getattribute__ | Python module 属性访问入口，用于按名称读取 torch module 上的属性。 | 未检索到 PyTorch 官方直接专项测试；torch-npu 现有 test / test_upstream 目录中也未发现专项测试。 | 新增 test/test_torch_getattribute_api.py，验证已有属性读取、动态属性读取和异常路径。 | 主要开发思路： 1. 先确认 torch.__getattribute__ 在当前多版本 torch-npu 环境中存在，且基础行为与 Python module 属性访问语义一致。 2. 复查 PyTorch 官方测试目录，未发现直接覆盖 torch.__getattribute__ 的独立专项测试。 3. 复查 torch-npu 当前仓库 test 和 test_upstream 目录，未发现该 API 的现有专项测试。 4. 该 API 不涉及 Tensor 输入，不存在需要迁移到 NPU Tensor 的适配点，因此不需要 test_upstream patch。 5. 该 API 属于顶层 torch module 属性访问能力，不属于 npu、fx、nn 等子模块，因此测试文件放在 torch-npu 根测试目录 test/test_torch_getattribute_api.py。 6. 本 PR 仅补充测试，不修改 API 实现，不改变现有接口行为。 新增测试文件： text test/test_torch_getattribute_api.py 新增测试方法： text test_get_existing_attributes test_get_dynamic_attribute test_get_missing_attribute_raises 各测试核心验证点如下： | 测试方法 | 核心验证点 | | --- | --- | | test_get_existing_attributes | 使用 types.ModuleType.__getattribute__(torch, "__dict__") 获取模块字典作为独立 oracle，验证 torch.__config__、torch.Tensor、torch.nn、torch.empty 等已存在属性通过 torch.__getattribute__ 读取时返回模块字典中的同一对象。 | | test_get_dynamic_attribute | 在 torch module 上临时设置动态属性，验证 torch.__getattribute__ 可读取该属性，且返回对象与模块字典中记录的对象一致；测试结束后清理动态属性。 | | test_get_missing_attribute_raises | 验证读取不存在属性时，保持 Python module 语义并抛出包含属性名的 AttributeError。 | # 【资料变更】 不涉及资料 PR。 已检查 PyTorch 官方公开文档与 Ascend native API 文档，未发现 torch.__getattribute__ 独立条目。该 API 属于 Python module 固有属性访问机制，不是计算类公开 API，因此不新增 docs.md，不提交资料 PR。 # 【接口变更】 不涉及。 本 PR 不修改 API 实现，不改变现有接口行为，不新增 torch-npu 对外接口。 # 【功能验证】 运行环境： text 操作系统：Ubuntu 22.04.5 LTS (aarch64) 内核版本：5.10.0-182.0.0.95.oe2203sp3.aarch64 NPU 型号：Ascend 910B4 Driver / npu-smi：25.2.0 CANN Toolkit：9.0.0 CANN 路径：/usr/local/Ascend/cann-9.0.0 Python：3.10.12 分支验证环境： text 分支：master torch：2.12.0 torch-npu：2.12.0rc1 Python 环境：/workspace/a3-zzr-env/envs/venv_master_base_torch2.12.0_torchnpu2.12.0rc1_py310 执行命令： bash cd /root python /workspace/a3-zzr-env/repos/pytorch-master/test/test_torch_getattribute_api.py 执行结果： ``text W0713 09:42:09.361000 5136 torch/_native/cutedsl_utils.py:55] CuTeDSL operators require optional Python packages nvidia-cutlass-dsl and apache-tvm-ffi; missing optional dependency nvidia_cutlass_dsl ... ---------------------------------------------------------------------- Ran 3 tests in 0.209s OK ` 说明：该 warning 来自 PyTorch 导入阶段 optional dependency 提示，不影响本用例执行结果。 最终验证结论： 1. 本 PR 补充 3 个 API 一致性测试，覆盖 torch.__getattribute__` 的正常属性读取、动态属性读取和异常路径。 2. 补充测试不仅验证 API 可调用，也使用模块字典作为独立 oracle 验证已有属性读取、运行时动态属性访问能力和缺失属性异常语义。 3. 该 API 不涉及 Tensor 输入，不需要 NPU Tensor 迁移适配。 4. 补充测试已在 master 环境验证通过。 5. 目标 API 当前行为符合预期，未发现需要 API 功能补齐的问题。 6. 本 PR 不修改 API 实现，不涉及接口变更。 # 【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 - [ ] 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!41419 | 1 个月前 | |
refactor: simplify lazy compiler setup Sync from v2.7.1_import commits: - 408a08cd08: keep rng prim patches in existing module Move rng_prims patches from _rng_prims_patch.py into _inductor.py, remove _register_rng_prims() from registry_manager.py - 7595f3d170: remove compiler backend locks Remove _INDUCTOR_NPU_BACKEND_LOCK, _DYNAMO_NPU_BACKEND_LOOKUP_LOCK, _serialize_npu_backend_lookup, _reset_compiler_locks_after_fork. Simplify _NpuBackendScope and _setup_inductor_for_compile. - ce0f030950: preserve npugraphs option behavior _NpugraphsBackendEntryPoint calls _lazy_dynamo_setup + _lazy_inductor_setup directly. Remove _normalize_compile_options. NpugraphsBackend.__call__ no longer accepts **compile_kwargs. Verified locally: lazy init chain works, no dynamo/inductor import on import torch_npu. | 1 个月前 | |
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
| 2 年前 | ||
test:This PR adds missing test cases for torch._utils._unflatten_dense_tensors, as there are currently no community-provided tests for this function. Co-authored-by: xin_heyun<919112805@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !42052 merge test_unflatten_dense_tensors_master into master test:This PR adds missing test cases for torch._utils._unflatten_dense_tensors, as there are currently no community-provided tests for this function. Created-by: xin_heyun Commit-by: xin_heyun 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> issue任务地址：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2932 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 为 torch._utils._unflatten_dense_tensors 新增 NPU 设备回归测试用例，放置在 test/test_unflatten_dense_tensors.py。 1. PyTorch 社区对该 API 仅有 C++ 层单元测试（test/cpp/api/tensor_flatten.cpp），Python 层面无任何测试用例，且缺少 NPU 设备上的运行验证。 2. 新增 8 个测试用例，基于 PyTorch 标准 TestCase 框架，通过 torch.accelerator.current_accelerator() 自动获取 NPU 设备并完成张量迁移，覆盖以下维度： - 展平-还原往返操作正确性 - 单张量与多张量（1D/2D/3D 不同形状） - 空张量混合与全空张量边界场景 - float32 / float16 / int32 多 dtype 兼容性 - 50 个大数量张量压力场景 - tuple 类型输入兼容性 3. 遵循 NPU 测试用例规范：导入顺序为 torch → torch.testing._internal.common_utils，不依赖 torch_npu，使用 self.assert* 断言，无 print/try-except，注释精简英文。 # 【资料变更】 不涉及。torch._utils._unflatten_dense_tensors 为 PyTorch 内部工具函数（_ 前缀），不属于公开文档覆盖范围。 # 【接口变更】 不涉及。仅新增测试文件，无对外接口变更。 # 【功能验证】 **测试场景**：在 NPU 设备上验证 torch._utils._unflatten_dense_tensors 将展平 1D 张量按目标形状还原为多个张量的功能正确性。 2.7.1 执行命令 python test_unflatten_dense_tensors.py -v 结果 test_all_empty_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_all_empty_tensors) ... ok test_different_dtypes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_different_dtypes) ... ok test_empty_tensor_in_list (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_empty_tensor_in_list) ... ok test_large_num_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_large_num_tensors) ... ok test_multiple_tensors_different_sizes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_multiple_tensors_different_sizes) ... ok test_round_trip_basic (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_round_trip_basic) ... ok test_single_tensor (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_single_tensor) ... ok test_tuple_input (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_tuple_input) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 1.339s OK 2.9.0 执行命令 python test_unflatten_dense_tensors.py -v 结果 test_all_empty_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_all_empty_tensors) ... ok test_different_dtypes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_different_dtypes) ... ok test_empty_tensor_in_list (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_empty_tensor_in_list) ... ok test_large_num_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_large_num_tensors) ... ok test_multiple_tensors_different_sizes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_multiple_tensors_different_sizes) ... ok test_round_trip_basic (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_round_trip_basic) ... ok test_single_tensor (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_single_tensor) ... ok test_tuple_input (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_tuple_input) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 1.331s OK 2.11.0 执行命令 python test_unflatten_dense_tensors.py -v 结果 test_all_empty_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_all_empty_tensors) ... ok test_different_dtypes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_different_dtypes) ... [W718 07:12:27.082786050 NPUCachingAllocator.cpp:201] Warning: The current CANN and Soc versions require processing for 32 padding size, with memory allocation. (function operator()) ok test_empty_tensor_in_list (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_empty_tensor_in_list) ... ok test_large_num_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_large_num_tensors) ... ok test_multiple_tensors_different_sizes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_multiple_tensors_different_sizes) ... ok test_round_trip_basic (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_round_trip_basic) ... ok test_single_tensor (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_single_tensor) ... ok test_tuple_input (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_tuple_input) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 1.357s OK 2.12.0 执行命令 python test_unflatten_dense_tensors.py -v 结果 `` W0718 07:12:38.397000 45485 opt/conda/envs/v2.12.0/lib/python3.12/site-packages/torch/_native/cutedsl_utils.py:55] CuTeDSL operators require optional Python packages nvidia-cutlass-dsl and apache-tvm-ffi; missing optional dependency nvidia_cutlass_dsl (importlib.util.find_spec(nvidia_cutlass_dsl) failed) test_all_empty_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_all_empty_tensors) ... ok test_different_dtypes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_different_dtypes) ... [W718 07:12:39.554782459 NPUCachingAllocator.cpp:201] Warning: The current CANN and Soc versions require processing for 32 padding size, with memory allocation. (function operator()) ok test_empty_tensor_in_list (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_empty_tensor_in_list) ... ok test_large_num_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_large_num_tensors) ... ok test_multiple_tensors_different_sizes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_multiple_tensors_different_sizes) ... ok test_round_trip_basic (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_round_trip_basic) ... ok test_single_tensor (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_single_tensor) ... ok test_tuple_input (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_tuple_input) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 1.374s OK master 执行命令 python test_unflatten_dense_tensors.py -v 结果 test_all_empty_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_all_empty_tensors) ... ok test_different_dtypes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_different_dtypes) ... [W718 07:12:49.941707130 NPUCachingAllocator.cpp:174] Warning: The current CANN and Soc versions require processing for 32 padding size, with memory allocation. (function operator()) ok test_empty_tensor_in_list (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_empty_tensor_in_list) ... ok test_large_num_tensors (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_large_num_tensors) ... ok test_multiple_tensors_different_sizes (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_multiple_tensors_different_sizes) ... ok test_round_trip_basic (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_round_trip_basic) ... ok test_single_tensor (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_single_tensor) ... ok test_tuple_input (__main__.TestUnflattenDenseTensors.test_tuple_input) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 8 tests in 1.372s OK `` # 【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!42052 | 1 个月前 | |
[fix] add _npu_dtype_cast_backward sharding strategy Co-authored-by: zqwenn<zhangqiongwen@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: merge master_npu_dtype_cast_backsard_register_sharding into master [fix] add _npu_dtype_cast_backward sharding strategy Created-by: zqwenn Commit-by: zqwenn Merged-by: ascend-robot Description: <!-- Thanks for sending a pull request! --> **What type of PR is this?** > Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: > > /kind bug > /kind task > /kind feature **What does this PR do / why do we need it**: **Which issue(s) this PR fixes**: <!-- *Automatically closes linked issue when PR is merged. Usage: Fixes #<issue number>, or Fixes (paste link of issue). --> Fixes # **Special notes for your reviewers**: See merge request: Ascend/pytorch!25308 | 11 个月前 | |
compat(v2.13): reintroduce csrc compat module for upstream 2.13 Co-authored-by: chz34<chenhaozhe1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !39206 merge compat/2.13_ori into master compat(v2.13): reintroduce csrc compat module for upstream 2.13 Created-by: c_34 Commit-by: chz34 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> pytorch 上游重构修改，将 shared_ptr<Node> 重构为 intrusive_ptr<Node>，主线适配上游main分支编译报错 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/181782 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1812 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2497 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2508 - [x] 重构优化 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1688 - [ ] 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） compat(v2.13): reintroduce csrc compat module for upstream 2.13 C++ side (torch_npu/csrc/_compat/): - version.h: TORCH_NPU_VERSION_GE(MAJOR, MINOR) macro plus TORCH_NPU_MIN_SUPPORTED constants kept in sync with the Python side. - autograd.h: torch_npu::compat::GradFnPtr<T> alias and make_grad_fn<Op>(args...) wrap the Node smart pointer migration from std::shared_ptr+deleteNode (<=2.12) to c10::intrusive_ptr+make_intrusive (>=2.13, pytorch#181782). SavedForPtr covers SavedVariable::unpack's parameter type change. Hand-written C++ updated to use the alias: - VariableFallbackKernel.cpp, VariableTypeManual.cpp (grad_fn locals) - reducer.hpp (grad_accumulators_ and hooks_ element types) - torchnpugen/autograd/templates/Functions.h (unpack_list/unpack_opt_list saved_for parameter) Python side (torch_npu/_compat/utils.py): - make_config_entry(config, *, name) wraps _ConfigEntry which gained a required name parameter in PyTorch 2.12. _dynamo.patch_inductor_wrapper uses the helper instead of branching inline. torchgen's packaged emit_body and gen_autograd_functions were updated upstream alongside pytorch#181782, so no codegen post-processing is needed -- only the hand-written sources need the compat aliases. # 【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” 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” 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 基于现有用例 # 【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!39206 | 2 个月前 | |
test(utils): add data worker API coverage tests on NPU Co-authored-by: Jinfan Liu<1300083451@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37247 merge test-utils-data-weak-npu-master into master test(utils): add data worker API coverage tests on NPU Created-by: JfanLiu Commit-by: Jinfan Liu Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2027**</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> [x] issue/工单 # 【修改方案】 一、API功能说明 本 PR 补充 torch.utils.data worker/control 弱覆盖 API 的直接验证用例： - torch.utils.data.dataloader._MultiProcessingDataLoaderIter - torch.utils.data.dataloader._InfiniteConstantSampler - torch.utils.data._utils.worker.ManagerWatchdog - torch.utils.data._utils.worker._IterableDatasetStopIteration - torch.utils.data._utils.worker._ResumeIteration - torch.utils.data._utils.signal_handling._set_worker_signal_handlers - torch.utils.data._utils.signal_handling._remove_worker_pids 上述 API 属于 DataLoader 多进程 iterator、IterableDataset 采样控制、worker 存活检查、worker 控制消息以及 worker 信号/pid 管理逻辑。 二、测试用例完备性说明 PyTorch 官方社区 test/test_dataloader.py 已通过 DataLoader 多进程用例覆盖上述 API 的调用链，但缺少对部分内部对象和控制消息的直接行为断言。本 PR 按 1.3 类补充 torch-npu 自定义测试文件 test/test_utils_data_api.py。 1. torch.utils.data.dataloader._MultiProcessingDataLoaderIter 直接覆盖： - test_multiprocessing_dataloader_iter_type_and_shutdown 构造 num_workers=1 的 DataLoader，显式断言 iter(loader) 是 _MultiProcessingDataLoaderIter，并验证 next(iterator) 返回预期 batch，最后调用 _shutdown_workers() 覆盖正常关闭路径。 2. torch.utils.data.dataloader._InfiniteConstantSampler 直接覆盖： - test_infinite_constant_sampler_yields_none 直接实例化 _InfiniteConstantSampler，并断言连续 yield None，覆盖 IterableDataset 无限索引采样器的核心行为。 3. torch.utils.data._utils.worker.ManagerWatchdog 直接覆盖： - test_manager_watchdog_reports_parent_alive 直接构造 ManagerWatchdog，并断言正常父进程场景 is_alive() 为 True。 4. torch.utils.data._utils.worker._IterableDatasetStopIteration / torch.utils.data._utils.worker._ResumeIteration 直接覆盖： - test_worker_control_message_fields 直接构造两个 dataclass 控制消息，断言 worker_id、seed 字段和 repr 内容，覆盖 worker 耗尽通知与 persistent worker 恢复消息的对象行为。 5. torch.utils.data._utils.signal_handling._set_worker_signal_handlers / torch.utils.data._utils.signal_handling._remove_worker_pids 直接覆盖： - test_worker_signal_handlers_and_pid_cleanup 直接调用 _set_worker_signal_handlers，并通过 _set_worker_pids 注册当前 pid 后调用 _remove_worker_pids 清理，覆盖 C 侧 worker signal handler 初始化和 worker pid registry 清理入口的正常路径。 本文件验证的是 DataLoader worker/control 面 API。为避免把验证目标混入 NPU IPC 和 worker 子进程设备 Tensor 传输，本新增用例中的多进程 DataLoader 使用 Python 字符串 payload，不在 worker 子进程返回 NPU Tensor；原 DataLoader NPU Tensor payload 路径已由 test_upstream 中单进程 DataLoader/collate 用例覆盖。 三、NPU适配方案 1. API 源码无需修改：上述 API 是 torch.utils.data 的 Python/C++ 控制面入口，不新增 NPU kernel，不改变接口语义。 2. 测试新增路径：新增 test/test_utils_data_api.py，文件聚焦 worker/control API 直接行为，可后续扩展同模块 API。 3. 分支提交范围：新增测试文件提交到 2.7.1、2.9.0、2.10.0、2.11.0、2.12.0 以及 master。 四、变更文件 - test/test_utils_data_api.py # 【资料变更】 > 已检查资料支持情况，结论如下： > > dataloader： > - 公开 API，在文档中记录：torch.utils.data.DataLoader、torch.utils.data._utils.collate.collate。对应资料 PR：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/merge_requests/36233 > - 内部函数/类，不在文档中记录：DataLoader iterator、worker、signal handling、persistent worker 相关内部对象。 # 【接口变更】 > 不涉及。API 源码无修改，不新增、删除或变更对外接口。 # 【功能验证】 > 已在 master 对应 torch-npu 环境执行新增用例，结果如下；master 使用 2.12.0 验证环境执行。 ## 验证环境 - 操作系统：Ubuntu / Linux aarch64 - 昇腾硬件：910B2 - CANN 软件版本：8.3.RC1 - 验证环境： - 2.7.1：torch 2.7.1+cpu / torch-npu 2.7.1.post3 - 2.9.0：torch 2.9.0+cpu / torch-npu 2.9.0.post1 - 2.10.0：torch 2.10.0+cpu / torch-npu 2.10.0rc3 - 2.11.0：torch 2.11.0+cpu / torch-npu 2.11.0rc1 - 2.12.0 / master 验证：torch 2.12.0+cpu / torch-npu 2.12.0.rc1 ## 运行命令与结果 bash python test/test_utils_data_api.py Ran 5 tests in 1.416s OK # 【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 - [ ] 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!37247 | 3 个月前 | |
fix(npu): register QuantizedPrivateUse1 view/ravel/flatten for test_view_ops. Co-authored-by: Margaret_wangrui<wangrui178@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37087 merge master_view_0524 into master fix(npu): register QuantizedPrivateUse1 view/ravel/flatten for test_view_ops. Created-by: Margaret_wangrui Commit-by: Margaret_wangrui Merged-by: ascend-robot Description: # 【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> https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2082 - [ ] 需求 - [x] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 **问题简述：** 将 PyTorch 上游 test/test_view_ops.py 切换到 torch_npu 执行时，test_ravel_npu、test_flatten_npu 在处理 torch._empty_affine_quantized(..., quint8, device=npu) 量化张量时报错： text NotImplementedError: Could not run 'aten::view' with arguments from the 'Quantizednpu' backend 浮点 NPU 张量（PrivateUse1）可正常 view；量化 NPU 张量（QuantizedPrivateUse1）缺少对应 kernel 注册。 --- # 【修改方案】 本 PR 为 **QuantizedPrivateUse1** 补齐 shape / copy 相关 dispatch，并与 op-plugin stride_copy 修复配合，使量化 NPU 张量上的 view / ravel / flatten 语义与上游用例一致。 **组件交互关系：** text test_ravel_npu / test_flatten_npu（量化 quint8 on NPU） │ ▼ TensorShape.cpp（torch_npu） QuantizedPrivateUse1 注册：view / ravel / contiguous / clone / empty* / _copy_from │ ├─► MetaData 不匹配时 clone 物化（NPUStorageDesc 与 view shape 对齐） │ ▼ TensorFactories.cpp（torch_npu） NPUNativeFunctions::clone(quant)：int_repr + npu_stride_copy_out │ ▼ AsStridedKernelNpu.cpp（op-plugin，子模块 071a046） 小 nbytes int_repr stride_copy 稳定走 AsStrided **具体实现：** 1. **torch_npu/csrc/aten/common/TensorShape.cpp（+312 行）** - 通过 TORCH_LIBRARY_IMPL(aten, QuantizedPrivateUse1, m) 注册：view、as_strided、ravel、contiguous、clone、empty_like、empty.memory_format、empty_strided、_copy_from。 - 实现 npu_quantized_view_symint：基于 infer_size + computeStride，经 alias_with_sizes_and_strides_npu 构造 QTensorImpl view；stride 不兼容且可展平为 rank-1 时走 clone + view。 - 实现 npu_quantized_ravel：aten::contiguous → view(-1)，避免 composite reshape 在 NPU 量化张量上短路。 - 实现 npu_quantized_contiguous：除 is_contiguous() 外检查行主 stride，必要时 clone 物化。 - npu_quantized_view_materialize_if_storage_desc_mismatch：当 MetaDataAreMatch(q)==false 时对 view 结果 clone(Contiguous)。 - NPUNativeFunctions::as_strided 增加量化分支，构造 QTensorImpl view。 2. **torch_npu/csrc/aten/common/TensorFactories.cpp（+202 行）** - 增强 NPUNativeFunctions::clone 量化路径：empty_like + SetDesc + int_repr stride_copy。 - MetaDataAreMatch 异常（如 transpose、view 后 storage desc 不一致）时，CPU int_repr staging + H2D 物化。 - stride_copy 后 int_repr slab 传播与 canonical 缓冲对齐（npu_quantized_clone_write_int_repr_payload）。 3. **test/test_view_ops.py** - 量化 NPU 张量不再强制 flat._base is src（允许 NPUStorageDesc 不匹配时的物化拷贝路径）。 - 修正 is_quantized / is_npu 为属性访问（非可调用方法）。 **变更规模：** text test/test_view_ops.py | 5 +- torch_npu/csrc/aten/common/TensorFactories.cpp | 202 +++ torch_npu/csrc/aten/common/TensorShape.cpp | 312 +++ --- # 【资料变更】 不涉及。 --- # 【接口变更】 不涉及跨代码仓或客户面可见的公开 API 变更。 **内部说明（ATen dispatch 层，非 Python 公开接口）：** | 算子 | Dispatch Key | 变更类型 | |------|--------------|----------| | view / as_strided / ravel / contiguous / clone | QuantizedPrivateUse1 | 新增 kernel 注册 | | empty_like / empty.memory_format / empty_strided / _copy_from | QuantizedPrivateUse1 | 新增 kernel 注册 | 用户可见行为变化：NPU 上 quint8 等量化张量可正常执行 view、ravel、flatten（此前为 NotImplementedError）。 --- # 【功能验证】 **环境要求：** 已编译安装 torch_npu；NPU 设备可用。 **测试步骤：** bash python test/test_view_ops.py -v -k test_ravel_npu python test/test_view_ops.py -v -k test_flatten_npu **覆盖场景：** | 场景 | 验证点 | |------|--------| | 连续量化张量 5×5×5×5 | ravel() / flatten(0,-1) 与 view(-1) 一致 | | 空 shape 0×2×3、3×0×2 | numel=0 时 shape 与 view 链正确 | | 转置 + ravel（nc=True） | 非连续路径 contiguous().view(-1) 与 ravel() 一致 | | 多组 flatten 维度 | (0,2)、(1,2)、(-2,-1) 等与 view(-1) 展开顺序一致 | | 浮点 NPU 回归 | 同一用例文件中浮点张量路径不受影响 | **UT 看护：** - [x] 适配 test/test_view_ops.py（量化 NPU _base 断言放宽、is_quantized/is_npu 属性修正） **自验证：** 请在合入前补充 NPU 环境执行上述命令的通过截图或 CI 流水线链接。   --- # 【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 - [ ] 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!37087 | 3 个月前 | |
Update onnx_test_common.py Co-authored-by: yuhaiyan<yuhaiyan8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: merge master-dev1 into master Update onnx_test_common.py Created-by: yuhaiyan Commit-by: yuhaiyan Merged-by: ascend-robot Description: <!-- Thanks for sending a pull request! --> **What type of PR is this?** > Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: > > /kind bug > /kind task > /kind feature **What does this PR do / why do we need it**: **Which issue(s) this PR fixes**: <!-- *Automatically closes linked issue when PR is merged. Usage: Fixes #<issue number>, or Fixes (paste link of issue). --> Fixes # **Special notes for your reviewers**: See merge request: Ascend/pytorch!25485 | 11 个月前 | |
| 2 年前 | ||
feat: register ExternalStream in torch_npu_schema.json for API compatibility test Co-authored-by: yuht9<yuhaitao6@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !43191 merge master into master feat: register ExternalStream in torch_npu_schema.json for API compatibility test Created-by: yuht9 Commit-by: yuht9 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 issue https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2655 重构优化 资料更新 # 【修改方案】 feat: register ExternalStream in torch_npu_schema.json for API compatibility test） # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 UT修改，不涉及功能代码 # 【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!43191 | 1 个月前 | |
| 2 年前 | ||
| 2 年前 |
简介
test目录为PTA相关的测试用例。
安装依赖
pip3 install -r requirements.txt
补全脚本
该操作需要联网
cd test
bash get_synchronized_files.sh
通过以上操作，会自动补齐testfiles_synchronized.txt和testfolder_synchronized.txt中的文件或文件夹。
跳过失败用例
export DISABLED_TESTS_FILE=./unsupported_test_cases/.pytorch-disabled-tests.json
如果不是在test目录下运行测试用例，需要传入.pytorch-disabled-tests.json的绝对路径。
执行方式
执行单个测试脚本
运行以test开头的文件。以test_autocast.py为例：
方式一：
python test_autocast.py
方式二：
python run_test.py -i test_autocast
说明：部分以test开头的脚本不是直接运行的脚本，比如jit中的测试脚本是通过test_jit.py执行的。
执行具体的用例
通过-k参数传入具体的用例名。以test_autocast.py为例：
方式一：
python test_autocast.py -v -k test_autocast_nn_fp32
方式二：
python run_test.py -v -i test_autocast -- -k test_autocast_nn_fp32
执行全量UT的方式
# 进入到test目录的上一级
cd ../
运行非分布式全量用例：
python ci/access_control_test.py --all
运行分布式全量用例：
python ci/access_control_test.py --distributed
FAQ
-
报错："dictionary changed size during interation".
如果python 环境是3.8.1版本，报错在unitest/case.py中，可考虑是sys.modules被修改导致的。第三方包可能会有对sys.modules的修改，比如beartype。 此问题为python 3.8.1版本/3.9.0版本的已知bug，可按照 https://github.com/python/cpython/issues/73806 中修改方式修改，将
for v in sys.modules.values()改为for v in list(sys.modules.values())可用于复现问题的用例：
python test_jit.py -v -k test_annotated_empty_dict -
test_public_bindings.py 用例的功能
该用例是为了校验接口的公开规范性，如果该用例报错，请确认报错的接口是否要公开，并按照报错的提示进行修改。