make conv_depthwise_dnnlowp_op_test faster (#15725)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15725

As title says.

Reviewed By: jianyuh

Differential Revision: D13579188

fbshipit-source-id: 382072c95929ccf9e189e2338e35b046c4a0650f

clarified language of doc for torch.mul (#15664)

Summary:
see issue #15636

Please note - I build the documents but the HTML is not updated with the edited content.
I did not also build the fork.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15664

Differential Revision: D13571310

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: d43be0f61705693d778cc12c13e86d6b06130ac7

disallow nbits_in_non_outlier == 0 in acc16 conv; option to fallback to acc32 (#15708)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15708

nbits_in_non_outlier == 0 doesn't make sense because it means everything is outlier and we can just use 32-bit accumulation.
Depending on architecture, break-even point between acc16 and acc32 can be different. Adding thresholds for falling back to acc32.

Reviewed By: jianyuh

Differential Revision: D13574832

fbshipit-source-id: b7a37aacbfdc7867e31838dafcdd5f7c2ac282af

Torch tensor (#15224)

Summary:
Support torch.tensor in script. Already been accepted, trying to reland
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15224

Differential Revision: D13466616

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: f7850da07b0eb11af98f255fc15bd3cf861f2a40

A quick fix for Stream operation errors on non-current device (#15689)

Summary:
see #15682

This is a quick fix by implementing the simpler solution as suggested by colesbury. As benchmark result shows, it slows down `Stream.query()` by ~20%, I would be happy to further pursue a more complex solution by implementing this in C++/ATen. But I would still vote for merge this quick fix first just to get rid of the bug sooner.

~Test TBA~ Added

FYI jeffreyksmithjr

now

```python
In [1]: def f():
   ...:     d0 = torch.device('cuda:0')
   ...:     d1 = torch.device('cuda:1')
   ...:     with torch.cuda.device(d0):
   ...:         s0 = torch.cuda.current_stream()
   ...:     with torch.cuda.device(d1):
   ...:         s1 = torch.cuda.current_stream()
   ...:     s0.query()
   ...:     s1.query()

In [4]: %timeit f()
38.1 µs ± 4.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [5]: %timeit f()
37.6 µs ± 2.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
```

before

```python
In [4]: %timeit f()
28.5 µs ± 1.74 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [5]: %timeit f()
35.3 µs ± 2.91 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15689

Differential Revision: D13571697

Pulled By: mrshenli

fbshipit-source-id: 4fe697f91248c6419136d37bb5b7147e612e2f4c

Break up generated tests (#13992)

Summary:
This PR breaks up `TestJitGenerated` into 3 classes. This makes for
easier testing of specific groups (e.g. run all generated functional
tests without having to wait for the autograd tests)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13992

Differential Revision: D13076371

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 1267af59be7d69feb690f5805fcd43fea58a7159

flake8 hook fix (#15693)

Summary:
This PR bypasses checking the user's configuration entirely and always use strict, since the CI considers it a hard failure if you can't pass flake8.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15693

Differential Revision: D13574889

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: f5e1c5731cc49b6223b415317033c275bc7d4fec

Prevent VS2017 from emitting ambiguous symbol errors (#15697)

Summary:
These `std::forward` calls cause VS2017 to emit:

    error C2872: 'std': ambiguous symbol

This fix prevents the ambiguity by specifying that `::std` is intended.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15697

Differential Revision: D13573483

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 0439de3523a37a18df7af0cff4a1284a53833ddd

trace s_copy_ (#15690)

Summary:
s_copy_ was previously special-cased for out of place tracing.
This adds support for inplace tracing, which fixes tracing of
inception_v3

Fixes #15216
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15690

Differential Revision: D13572011

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 1d565dec039a4b8c59179254285e61d2517ef9a9

Add mkldnn conv double backward (#15686)

Summary:
Fixes #15353 .

Like cudnn conv implementation, mkldnn also falls back to the default `_convolution_double_backward` as double backward.

This bug wasn't caught by CI before because mkldnn is only used when input scalar type is float, but our tests are all using double as default.

Adding test for float inputs, but mkldnn seems to have imprecision issues similar to cudnn implementation, so here I only check if double backward exists instead of calling `gradgradcheck`. Please correct me if the precision should actually be checked.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15686

Differential Revision: D13571682

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: f1762439762370f276cfd59e8b8b8a4dee960a4b

Fix ONNX export of logical ops, including torch.ne, to have correct output datatype (#15677)

Summary:
This is the an updated version of the earlier PR https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15185, since that one was closed.

Currently PyTorch ONNX exporter exports the logical ops (lt, gt, le, ge, eq, ne) with output type in corresponding ONNX ops as type tensor(uint8). But ONNX spec allows for only tensor(bool), which is why models that have these ops fail to load properly.

This issue is captured in #11339. Part of this issue, relating to the allowed input types, has been fixed in ONNX spec by houseroad. This PR fixes the other part pertaining to output type.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15677

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13568450

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: a6afbea1afdb4edad8f8b1bc492f50b14e5f2fce

Port legacy reflection_pad1d to ATen (#15480)

Summary:
1. Avoided using `THCDeviceTensor` by re-calculating the mapping from cuda (blockIdx, threadIdx) to input/output tensor index.
2. Changed Camelcase naming to underscore naming.

Profiling:

Legacy:

```bash
$py.test test/test_nn.py -k ReflectionPad1d -v -s
....
=========== 2 passed, 1258 deselected, 800 warnings in 4.35 seconds ============
```

Now:

```bash
$py.test test/test_nn.py -k ReflectionPad1d -v -s
...
=========== 2 passed, 1258 deselected, 800 warnings in 4.03 seconds ============
```

I have two questions about the code. Any insights are appreciated. gchanan zou3519

1. I can verify that [this magic](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/aten/src/THCUNN/TemporalReflectionPadding.cu#L32-L36) correctly maps output index to input index in different cases. But, I have no idea about how did you come up with this algorithm that merges three categories (in left padding, in original input, in right padding) into a single statement?

2. Why do we need [get contiguous](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/aten/src/THNN/generic/TemporalReflectionPadding.c#L80) tensors when calculating forward and backward propagation?

Reflection_pad2d porting will come in the next PR.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15480

Differential Revision: D13544924

Pulled By: mrshenli

fbshipit-source-id: 182045434f210032a82cab721a190da0cd781fbf

bug fix in 3d group conv (#15625)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15625

3D group conv (both NCHW and NHWC layout) was not correct.
Added group=2 in test_1d_convolution and test_3d_convolution in conv_test

Reviewed By: protonu

Differential Revision: D13562099

fbshipit-source-id: 586e8a7574a2764f2a3b559db6c2415b3ab90453

Port torch.arange to aten and parallelize on CPU.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15667

Differential Revision: D13566631

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: e3243a4e81ecb58373681df8bf6a00428352fb14

Ignore flake8 warning about whitespace before ':' (#15663)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15663

Ignore sometimes incorrect flake8 warning about whitespace before ':'

See https://github.com/ambv/black/issues/315

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13565818

fbshipit-source-id: 9d5ec2335899527ee71f4b505c00865a354e3bf0

Add count_include_pad arg for PoolOpGradient on CPU and fix ARM performance issue. (#15651)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15651

Add count_include_pad arg for PoolOpGradient on CPU and fix ARM performance issue.

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D13564257

fbshipit-source-id: 3a143f1122bc507ccb7827e9b46908d5c7203735

Unify the usage of Dequantize (#15685)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15685

The declaration of "Dequantize" is in "fbsource/fbcode/deeplearning/fbgemm2/QuantUtils.h", so it requires the "namespace fbgemm".

<T> is actually optional, since the type can de deduced from the first argument.

In some places we have "Dequantize<T>(...)", while in other places we have "Dequantize(...)". We'd better unify them. As a reference, all occurrences of "Quantize" are using "fbgemm::Quantize<T>(...)".

Reviewed By: jspark1105

Differential Revision: D13570847

fbshipit-source-id: 7fca9f7f9e4e0d9e5eb27ac44b8707adc3c80717

Fix vec256 inversion (#15659)

Summary:
soumith zou3519

I was browsing the code, and think `vec256_int.h` might need a minor revision, but not 100% sure.

1. It currently invert the result by `XOR` with 0. Should it `XOR` with 1 instead?
~2. AVX2 logical operations would set all bits in a byte/word/... to `1` if the condition holds. So functions, such as `_mm256_cmpeq_epi64 ` would return `0/-1` instead of `0/1`. Should it be masked with `1` to make sure it returns 0/1?~

~Would I be correct if I assume that the code revised below is not yet activated, but will be after we port legacy code to ATen?~
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15659

Differential Revision: D13565929

Pulled By: mrshenli

fbshipit-source-id: 8ae3daf256c3d915dd855a2215c95275e899ea8c

Add min/max on numbers to JIT

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15680

Differential Revision: D13568806

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: ef0f33cc12a057184293bc31d28cc7b24f73eb94

initialize with ident value in global reduction (#15653)

Summary:
Fixes #15647. cc colesbury.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15653

Differential Revision: D13571132

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8f25943c974b3b931f4528e0e0a370bc095dab51

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: f7b540159cf1fe72825d09d55d56117d14ff90eb

Support for Jetson Xavier (#15660)

Summary:
The request changes are to support building Pytorch 1.0 on the Jetson Xavier with Openblas.  Jetson Xavier with Jetpack 3.3 has generic lapack installed. To pick up the CUDA accelerated BLAS/Lapack, I had to build Openblas and build/link pytorch from source. Otherwise, I got a runtime error indicating lapack routines were not cuda enabled.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15660

Differential Revision: D13571324

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9b148d081d6e7fa7e1824dfdd93283c67f69e683

Fixing cuda100 smoke tests

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15673

Reviewed By: yf225

Differential Revision: D13568746

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: e636de417d61b48074399da75bfb2576c9f62743

Remove PythonOp non-CPU path and PytorchOp (#15417)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15417

Right now the way we test whether Blob contains a CPU tensor is broken in ```PythonOpBase``` is broken, which means non-CPU path might never be taken.
Searching through the codebase, non-gpu path is used in PythonDLPack, and it is used in PytorchOp which is unused. So we'll remove non-gpu path in this diff.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13495011

fbshipit-source-id: 9fe9537f05026d2a2cf7051efa81d184de722710

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: bb142e8f91046cc2b7ea32dac46ec0753b4bc218

fix select after chunk op (#15672)

Summary:
Fixes #15669.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15672

Differential Revision: D13567274

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: a63e6cfc9dacedd4cb99dc51eee452038418001e

make flake8 failure blocking (#15675)

Summary:
Right now it just prints whatever flake8 errors and moves forward with the commit. This is too easy to miss.

It should block the commit so that the user can fix the issue
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15675

Differential Revision: D13567821

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 5f0de40ddd771bad8d6848417408cffbceb03183

redo sleef build fix (#15549)

Summary:
This was accidentally reverted by #14866
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15549

Differential Revision: D13549674

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: e209aac53dccb082b91cfa2d292310eabeb459e3

format conv_test.py to prepare D13562099 (#15632)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15632

Just formatting and a few lints.

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D13562403

fbshipit-source-id: c56f8ee61f68cdaccc0828a764ff729454f68259

Fix torch.gesv args in doc

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15649

Differential Revision: D13564312

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b3bba2ece600880077eb09b092ce17e331995bd6

clamp fixes (#15479)

Summary: fix to #15338 .

Differential Revision: D13564343

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: be64b572945533e10ae6f627d335b47f093720a3

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: acb68439e62ea270af22364183a6ecba883fab66

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: 5c5ad6a5cc9220ee1dd9565d64c7459f866ff74d

Fix typo in documentation

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15628

Differential Revision: D13562685

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 1621fcff465b029142313f717035e935e9159513

Make btriunpack work for high dimensional batches and faster than before (#15286)

Summary:
Changelog:
- Optimize btriunpack by using `torch.where` instead of indexing, inplace operations instead of out place operations and avoiding costly permutations by computing the final permutation over a list.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15286

Differential Revision: D13562038

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: e2c94cfab5322bf1d24bf56d7b056619f553acc6

Add count_include_pad arg for average_pool_op on CPU (#15593)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15593

Add count_include_pad arg for average_pool_op on CPU

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D13558123

fbshipit-source-id: 188879ec3af313105ff66ac0b5a81ea44fca2855

Remove TH/THC link for cholesky (#15595)

Summary:
Changelog:
- Remove TH/THC binding
- Port single matrix case to ATen
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15595

Differential Revision: D13561657

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 65f8c4b455cf19a0c7b6aeac2e3b985c7a7208f8

Concatenate directly into shared memory when constructing batches for numpy (#14534)

Summary:
Since #1323 tensors are shared with shared memory, but this feature is not active for numpy.
This PR fix this.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14534

Differential Revision: D13561649

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b6bc9e99fb91e8b675c2ef131fba9fa11c1647c0

Add a patch for OSX with SDK<10.12 (#15615)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15614

Build passing on SDK 10.9
https://dev.azure.com/ramonaoptics/feedstock-builds/_build/results?buildId=13
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15615

Differential Revision: D13561737

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 2ab0f78338d4949fa3f2735915fd96dce4bcd621

Fix typo: szie -> size

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15466

Differential Revision: D13536343

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: cb3df30bf346ef6bc0bc1b6430107b3e0e086f8d

Make the warning suppression safer (#15560)

Summary:
Address the problem introduced in https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15499#issuecomment-450038494.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15560

Differential Revision: D13561346

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 6abf622672bdcb77ae1a7188e8a3817fa97aecbc

add NCHW2NHWC and NHWC2NCHW in utils.py (#15588)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15588

Use NHWC2NCHW or NCHW2NHWC functions which is easier to understand compared to code using transpose and generalizable to non-2D convolutions.

Reviewed By: csummersea

Differential Revision: D13557674

fbshipit-source-id: c4fdb8850503ea58f6b17b188513ae2b29691ec0

Remove TH/THC link for gesv (#15510)

Summary:
This PR removes the TH/THC binding for gesv.

Changelog:
- Remove TH/THC binding
- Port single matrix case to ATen
- Enable test_gesv for CUDA as well
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15510

Differential Revision: D13559990

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9da2825e94d3103627e719709e6b1f8b521a07fb

keep extra_info of each op in ProfDagStats (#15244)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15244

This DIFF keeps track of the extra_info information attached to each operator. When getPerOpStas() is called, it attaches the extra_info to the result ProfDagStats protobuf.

Facebook
Net transform attaches a global_op_id which is defined as a tuple of (orig_net_name, original_op_index) to each operator,
The global_op_id is encoded as extra_info in each operator.

Reviewed By: aazzolini

Differential Revision: D13016289

fbshipit-source-id: 3e2719ec7ed0ebe47740b77581c565ff7e79b102

Error when torch.load-ing a JIT model (#15578)

Summary:
Throw a warning when calling `torch.load` on a zip file

Fixes #15570
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15578

Differential Revision: D13555954

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: a37ecdb3dd0c23eff809f86e2f8b74cd48ff7277

default_collate should collate bool list to byte tensors (#14669)

Summary:
Based on #15331 . Review only the last commit.

Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14507.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14669

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13528725

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f12f1ac1c4ff2a3ddd6877c0c096a5da3a1ffa3c

append caffe2 prefix to dnnlowp cmd line options (#15582)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15582

Following convention of having caffe2_ prefix in command line options

Reviewed By: viswanathgs

Differential Revision: D13252055

fbshipit-source-id: 142a6395b832f211f34d0a87ec2d62c1e5fcdc69

adding nightly build smoke tests to circleci

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15441

Reviewed By: yf225

Differential Revision: D13552399

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: 4a52ee2d08324b9ab6b8c266ad6a1cd3bdad1c71

add the int support (#15581)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15581

as title

Reviewed By: protonu

Differential Revision: D13556274

fbshipit-source-id: ba21f0970257d526e2fe7574eea4f89465b9c618

Move VariableImpl functions to AutogradMeta and Variable (#15487)

Summary:
In this PR, we are moving all functions away from `Variable::Impl`, in order to get rid of `Variable::Impl` (and the `data_` Tensor in it) in the next PR. Some of the functions (such as `set_requires_grad` / `requires_grad` / `grad`) will be living in `AutogradMeta` class, while others (such as `backward()` / `rebase_history()` / `grad_accumulator()` / `grad_fn()`) will be living in `Variable` class.

This is the 2nd PR mentioned in https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13638.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15487

Differential Revision: D13553173

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: 691f9432d0cd0640af380c757f3e3a2f64f8851c

test basic tensor interop

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/12249

Differential Revision: D13469356

Pulled By: li-roy

fbshipit-source-id: b49748462aa44ac34b8ce79783f2c895a537a232

Allow int/float cast to bool (#13391)

Summary:
This PR adds explicit `bool()` casts to match Python semantics

`bool(1) = True`
`bool(0) = False`
`bool(0.0) = False`
`bool(0.1) = True`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13391

Differential Revision: D12871213

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 773a48b2647973138efe854abe725d647f1d727d

remove print ops before exporting onnx graph (#15550)

Summary:
Removing print ops before exporting onnx graph, fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15505
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15550

Differential Revision: D13551195

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 1ea1e34cb5b8433eacc2b86fb10b241198af96be

Added deviceCount() virtual method to DeviceGuardImplInterface (#15574)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15574

Added deviceCount() virtual method to DeviceGuardImplInterface, also added correspondent implementation for CPUGuardImpl, CUDAGuardImpl, FakeGuardImpl, VirtualGuardImpl, HIPGuardImplMasqueradingAsCUDA

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13554609

fbshipit-source-id: 913bf2aad44a0a356efe54505ee4abaf6c4622db

Port torch.range to aten and parallelize on CPU.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15484

Differential Revision: D13538955

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: ee3889ad116988d963e603621310b3bbdce0aec9

Export group norm as ATen and add test (#15569)

Summary:
Short term solution, export group norm as an ATen op to unblock users.
Long term will add GroupNorm to onnx.

Add an end to end test for this one.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15569

Differential Revision: D13554293

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: b4974c9ea2a1b81338ca1e5c6747efe2715d7932

Update cuda.get/set_rng_state doc (#14324)

Summary:
Now that `cuda.get/set_rng_state` accept `device` objects, the default value should be an device object, and doc should mention so.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14324

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13528707

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 32fdac467dfea6d5b96b7e2a42dc8cfd42ba11ee

Update QNNPACK (#15561)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15561

- Update QNNPACK submodule to master (API-incompatible)
- Do matching changes in Caffe2 Int8 operators

Reviewed By: dreiss

Differential Revision: D13551322

fbshipit-source-id: 066f9087061167f7d7cfbc1c8f8628dfa93d056e

Revert D13552080: [pytorch][PR] add clang-format check to CI

Differential Revision:
D13552080

Original commit changeset: 462a73894c16

fbshipit-source-id: ebfc5aa3343cebabbc24ff39e4e9841a372443e2

Fix wrong class name in jit _make_fail (#15559)

Summary:
It should be ScriptModule rather than TracedModule :)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15559

Differential Revision: D13552058

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 0aa17639c225818b00d59daec4bc2336f039f658

add clang-format check to CI (#15543)

Summary:
Simple check that runs against your PR's changes and complains if running clang-format would have created a change. Does nothing when run against master, so it's "safe" to accept changes that fail this check and it won't break the build.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15543

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13552080

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 462a73894c16e7108806af7fa88440c377d4d0d2

Fix github branch prefix v (#15552)

Summary:
Fixes #15519 .
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15552

Differential Revision: D13550780

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: b117e5ced42de207b91045bffcee8907dd73201e

Rotated boxes support for GPU GenerateProposals op (#15470)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15470

On top of D13509114 and D13017791. Pretty straight-forward.

Reviewed By: newstzpz

Differential Revision: D13536671

fbshipit-source-id: ff65981b70c63773ccc9aef3ff28e3c9508f6716

CUDA kernel for rotated NMS support, over 200x speedup than CPU (#15365)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15365

On top of D13017791, adding rotated NMS support with the same kernel building
blocks. Results in 218x speedup on avg.

Reviewed By: SuperIRabbit

Differential Revision: D13509114

fbshipit-source-id: c1d33c8dc4bc50b5906b4f01bb0caf1115e2a357

Move autograd metadata from VariableImpl to TensorImpl (#13827)

Summary:
Changes originally in this PR:
1. Move Variable::Impl data members into TensorImpl as `AutogradMeta` struct
2. Change Variable::Impl functions to use data members in `AutogradMeta` struct
3. Add `shallow_copy_and_detach()` function to each subclass of TensorImpl
4. Do shallow copy when the user calls `make_variable(tensor)` / `make_variable_view(tensor)` / `variable.set_data(tensor)` / `variable.detach()`

Changes moved from https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13645:
1. Add a flag to Variable to disallow size/stride/storage_ptr changes from in-place operations such as `resize_` / `resize_as_` / `set_` / `transpose_`, and set this flag to true when people call `tensor.data` in Python.
2. Write text in the docs to actively discourage changing the shape or storage of `tensor_detached` and expecting `tensor` to also be updated.

This is the 1st+2nd PR mentioned in https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13638.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13827

Differential Revision: D13507173

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: b177b08438d534a8197e34e1ad4a837e2db0ed6a

version bump to 1.1 (#15554)

Summary:
version bump to 1.1
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15554

Differential Revision: D13550818

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8a28582c98b42c081e103581551a01fd96c9f42d

In README.md CMAKE_PREFIX_PATH should be CONDA_PREFIX when using an conda virtual environment (#15548)

Summary:
In current README.md, `CMAKE_PREFIX_PATH` is set to conda root even when you have activated an virtual environment. When an conda virtualenv is activated, packages are installed in `CONDA_PREFIX`, not conda root. I think `CMAKE_PREFIX_PATH` should also be set to `CONDA_PREFIX` in this case. I think some build issues can be solved with the new instruction. Maybe something like #14954.

soumith,
When I made PR #15335 I was confused and made a wrong point. I think this PR could be the real solution.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15548

Differential Revision: D13549681

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 42d855b6e49ee58d735d2f4715d3e5752a748693

add from_pretrained method to EmbeddingBag (#15273)

Summary:
The `EmbeddingBag` module does not include a `from_pretrained` method like the `Embedding` module.  I added it for consistency between the two modules.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15273

Differential Revision: D13547842

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8ffde51ff0c1e8fc8310263b6f375da88089ff7d

Make argument size checking consistent across CPU and CUDA for torch.gesv (#15430)

Summary:
There is an inconsistency in the size of arguments for gesv, which is fixed in this PR.

Changelog:
- Replicate check in CPU as done for CUDA
- Fix argument ordering (minor) in CUDA checking

Fixes #15328

Differential Revision: D13531167

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: c4b4e4fc12880208d08e88d1e47e730ac98c2ad3

clang format world (#15524)

Summary:
The PR clang-formats everything in `torch/csrc/jit/` and adds it to the pre-commit hook.

Here is a list of non-mechanical changes:
- I went over each file and fixed up whenever I could tell that clang-format was clobbering comment formatting.
- Made the macros in register_prim_ops a little more clang-format friendly by omitting trailing commas
- Refactored autodiff.cpp to use a helper class with explicit state rather than a bunch of capturing lambdas
- Small improvements to the precommit hook clang-format
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15524

Differential Revision: D13547989

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 3ff1541bb06433ccfe6de6e33f29227a2b5bb493

Added correct isinf handling for Integral tensors (#15489)

Summary:
Currently torch.isinf on integral tensor will raise RuntimeError: value cannot be converted to type int16_t without overflow: inf.
This pr will suppress the error and return false(0) for all integral tensors. The behavior will also be consistent with np.isinf
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15489

Reviewed By: zou3519

Differential Revision: D13540786

Pulled By: flashhack

fbshipit-source-id: e730dea849da6a59f3752d347bcfbadfd12c6483

Trivial comment update in autograd/function.h (#15529)

Summary:
I removed the explanation on `num_inputs` parameter. This parameter was removed in #8168

colesbury
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15529

Differential Revision: D13547854

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8a9ac58f2c93a2533b82ec63089477166ed0bcb9

Fix failed type cast in Windows Debug Build (#15333)

Summary:
Fixes #15330
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15333

Differential Revision: D13531317

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b956f27bd7fa33cbdf405338fcbcbc7df2fd629f

Upgrade MKL-DNN to version 0.17 and static build MKL-DNN (#15504)

Summary:
Upgrade MKl-DNN to 0.17 and static build MKL-DNN to fix the potentail build error due to old mkldnn version in host system.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15504

Differential Revision: D13547885

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 46f790a3d9289c1e153e51c62be17c5206ea8f9a

remove legacy from docs (#15112)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15062
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15112

Differential Revision: D13547845

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 61e3e6c6b0f6b6b3d571bee02db2938ea9698c99

Use at::zeros instead of torch::zeros in non-differentiable example (#15527)

Summary:
There was a typo in C++ docs.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15527

Differential Revision: D13547858

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 1f5250206ca6e13b1b1443869b1e1c837a756cb5

Fix the compare logic in function `overflows` for MSVC (#15499)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15497.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15499

Differential Revision: D13547835

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: a674da93bf905a0b81f0cc60449ccb97c2746926

Allow converting char tensor to numpy; add [fi]info.min (#15046)

Summary:
https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14710 with test fixed.

Also added `finfo.min` and `iinfo.min` to get castable tensors.

cc soumith
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15046

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13429388

Pulled By: SsnL

fbshipit-source-id: 9a08004419c83bc5ef51d03b6df3961a9f5dbf47

Port replication_pad1d to ATen (#15507)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15507

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15485

port replication_pad1d

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13531920

fbshipit-source-id: dcd64ebd2c24b7431996231b8d5addfb600b1072

Support stateful dataset (#15096)

Summary:
Currently re-implements the dataloader for stateful datasets. Outstanding work:
- Refactor DataLoader and DataLoader2 to have common base classes and only differ in specifi pieces of logic,
- Figure out how to not duplicate the `MapDataset` logic for stateful vs. non-stateful
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15096

Differential Revision: D13522043

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 08e461ca51783047f11facc4d27dfa2e4f1e4c2a

put interactive prompt in bash (#15521)

Summary:
This makes compatibility with different versions of python a little bit simpler, and fixes a problem where stdin wasn't being read from the terminal properly in the prompt.

zdevito This should fix your EOF exception.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15521

Differential Revision: D13546358

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: fb7551a86c888196831c046d9d9848e7ff05b925

Fix the iterator category for torch::data::Iterator (#15500)

Summary:
Try to fix https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14410.
Additional info: From this [page](https://stackoverflow.com/questions/14062297/canonical-way-to-define-forward-output-iterator), If we change it into `input_iterator_tag`, it doesn't mean the `output_iterator_tag` is lost.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15500

Differential Revision: D13545773

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 327bfb7be83d53e42925e0e391b2a4277e3a1b36

Precommit hook: just warn if no clang-tidy (#15514)

Summary:
The precommit hook shouldn't hard fail if there's no `clang-tidy`, just warn and omit the check.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15514

Differential Revision: D13545776

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 9bf3f8ee18703c6d1a39eb7776092fb5e120d2a1

Add torch.rot90 to torch.rst

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15512

Differential Revision: D13545775

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 2a8896571745630cff4aaf3d5469ef646bdcddb4

fix parallelization detection for CPU foreach_reduced_elt (#15483)

Summary:
This does two things:

(1): revert #15114 , which is incorrect and actually just completely disables parallelization in this function (because `at::get_num_threads` returns `-1` unless it has been set explicitly)

(2): Fix our (FB-internal) failing tests that #15114 was intended to fix, by still working correctly in a setup where `#ifdef _OPENMP` is set and `omp_get_max_threads() > 1` , but `#pragma omp parallel` only launches one thread. I believe such an unusual situation only exists in certain unit tests within FB infra but we still need it to work.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15483

Differential Revision: D13538940

Pulled By: umanwizard

fbshipit-source-id: a3362c7ac7327ced350d127bb426f82c59e42732

add rowwise adagrad lp test (#15082)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15082

We didn't have unit test for low-precision rowwise adagrad

Reviewed By: chocjy

Differential Revision: D13300732

fbshipit-source-id: 46e7bdfc82c5a6855eeb6f653c0a96b0b3a20546

handle empty inputs to SparseLengthsMean correctly (#15389)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15389

SparseLengthsMean was generating uninitialized data for empty inputs (lengths == 0). We should return zeros.
The unit tests were also not covering this special case which is fixed by this diff.

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13515970

fbshipit-source-id: 3c35265638f64f13f0262cee930c94f8628005da

Add pthreadpool_create and pthreadpool_destroy (#15492)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15492

Add pthreadpool_create and pthreadpool_destroy, which are used by NNPACK tests.

Reviewed By: Maratyszcza

Differential Revision: D13540997

fbshipit-source-id: 628c599df87b552ca1a3703854ec170243f04d2e

Metadata for input/output formats in model file proto. (#15252)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15252

We would like to extend the model file format to include strongly type, semantic information
about the model inputs and outputs.

The goal is for a user to be able to consider a model file like a function with
a well defined API describing what the inputs and outputs would be.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13009915

fbshipit-source-id: 5df124a876ad03c05fbdaacae0eab659637734c1

add len to nativeResolver (#15488)

Summary:
(otherwise len is not resolvable using torch::jit::compile)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15488

Differential Revision: D13539991

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 3ba85fa7b1adb163f9229c568f7997d22321903d

Remove NoneGenerator

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15335

Differential Revision: D13540357

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: a289e5944b65872103f68faac74e18f10e7c6fff

Add self to Python printer reserved words (#15318)

Summary:
This adds `self` to the list of reserved words and also sorts the lines and prevents the tracer from naming values 'self' (which happens in torch/tensor.py)

Fixes #15240
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15318

Differential Revision: D13540192

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 46ae02e51b1b31d5c62110fa83ba258ea6bada27

AD support for adaptive_avg_pool2d (#15459)

Summary:
This adds AD support for adaptive_avg_pool2d, which is necessary for resnet50 in pytorch/vision:master. cc: soumith asuhan dlibenzi

apaszke  I saw that autodiff bug you fixed in #15403 , as it doesn't prevent this PR from passing, so I'll leave it for your PR to fix it. :)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15459

Differential Revision: D13534732

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 4e48b93e35d5ecfe7bd64b6a132a55b07843f206

Handling nullptr case

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15467

Reviewed By: Maratyszcza

Differential Revision: D13536504

fbshipit-source-id: ab46ff6bb4b6ce881c3e29d7e6a095ea62289db4

Relax check on outputs (#15458)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15458

many nets in the wild seem to have outputs that are never produced by the net.

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D13534185

fbshipit-source-id: 2b23b39c28404c53f68868f3bf6df53c5fea9eab

allow non-final returns (#15463)

Summary:
This PR allows a subclass of programs that have return statements that are not final in the graph.

`final_returns.h` contains the a comment describing how this is accomplished.
To minimize complexity in `compiler.cpp`, this pass is done as an AST-to-AST rewrite before the compiler runs.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15463

Differential Revision: D13538962

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 67105ca873351825b4a364092ab1873779f3e462

Fixed trivial typos in Dropout2D and Dropout3D classes (#15200)

Summary:
Fixed trivial typos in Dropout2D and Dropout3D classes

weiyangfb
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15200

Differential Revision: D13537888

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 8fb06027ca663a2e4bfa016af400698ae3c88ad1

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: 59d7a5b82fb78bc2d2285d0896e35c262512ffb9

eq_fixes (#15475)

Summary:
fixes #15464 .
cc : ezyang
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15475

Differential Revision: D13537812

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 127adf612ac8b3d3a64baa3d12a53daba7d3e4b8

Enable running collect_env.py without building PyTorch (#15468)

Summary: Closes #15346

Differential Revision: D13537873

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 7765ce4108dae9479d8900c0815cc2f174596a83