Fix some typos in distributed.py.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17959

Differential Revision: D14437347

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 4c33571f56e9da687666516a310f91924cddd4d9

Fix Windows test CI

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17954

Differential Revision: D14437473

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f0d79ff0c5d735f822be3f42bbca91c1928dacaf

Fix lint in test_utils.py (#17944)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17944
ghimport-source-id: 5b45086428b5a36e737882c78f285141121fd1bc

Stack:
* **#17944 Fix lint in test_utils.py**

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14430132

fbshipit-source-id: b00de7b4c685645ad5a4dc8c5fe6ce7e1893a3eb

Speed up gemm by reordering the for loops (#17730)

Summary:
Optimize the order of the "for" loops.

Note: For "transa = true" cases, the order of the "for" loops has been optimzied in the original code. Therefore, no significant improvement is observed in those case (i.e. "transa && transb" and "transa && !transb")

mode/opt (i.e. static libary)
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
transa && transb
after:
loops:  2229     x:     128      y:     128      z:     128      time:  2243ns      =>  acceleration multiplier:  0.90
loops:  124      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  40381ns      =>  acceleration multiplier:  0.97
loops:  121      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  41651ns      =>  acceleration multiplier:  0.96
loops:  15       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  333771ns       =>  acceleration multiplier:  0.98
loops:  4610     x:     128      y:     128      z:     64       time:  1084ns       =>  acceleration multiplier:  0.95
loops:  252      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  19860ns      =>  acceleration multiplier:  0.98
loops:  248      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  20232ns      =>  acceleration multiplier:  0.98
loops:  30       x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  167338ns      =>  acceleration multiplier:  0.99

before:
loops:  2468     x:     128      y:     128      z:     128      time:  2026ns
loops:  128      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  39338ns
loops:  126      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  39930ns
loops:  16       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  327549ns
loops:  4840     x:     128      y:     128      z:     64       time:  1033ns
loops:  258      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  19441ns
loops:  252      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  19854ns
loops:  31       x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  166254ns

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
transa && !transb
after:
loops:  4880     x:     128      y:     128      z:     128      time:  1024ns      =>  acceleration multiplier:  0.98
loops:  638      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  7839ns      =>  acceleration multiplier:  1.04
loops:  605      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  8276ns      =>  acceleration multiplier:  1.01
loops:  77       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  65713ns      =>  acceleration multiplier:  1.00
loops:  9935     x:     128      y:     128      z:     64       time:  503ns      =>  acceleration multiplier:  1.00
loops:  1252     x:     128      y:     1024     z:     64       time:  3994ns      =>  acceleration multiplier:  1.00
loops:  1183     x:     1024     y:     128      z:     64       time:  4226ns      =>  acceleration multiplier:  0.98
loops:  153      x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  32766ns      =>  acceleration multiplier:  0.99

before:
loops:  4985     x:     128      y:     128      z:     128      time:  1003ns
loops:  615      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  8140ns
loops:  599      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  8357ns
loops:  76       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  65934ns
loops:  9897     x:     128      y:     128      z:     64       time:  505ns
loops:  1248     x:     128      y:     1024     z:     64       time:  4008ns
loops:  1203     x:     1024     y:     128      z:     64       time:  4159ns
loops:  154      x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  32499ns

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
!transa && transb
after:
loops:  3919     x:     128      y:     128      z:     128      time:  1276ns      =>  acceleration multiplier:  2.97
loops:  497      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  10069ns      =>  acceleration multiplier:  7.85
loops:  449      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  11145ns      =>  acceleration multiplier:  4.77
loops:  57       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  88595ns      =>  acceleration multiplier:  7.12
loops:  7575     x:     128      y:     128      z:     64       time:  660ns      =>  acceleration multiplier:  3.00
loops:  967      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  5173ns      =>  acceleration multiplier:  7.66
loops:  877      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  5702ns      =>  acceleration multiplier:  4.76
loops:  111      x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  45232ns      =>  acceleration multiplier:  7.03

before:
loops:  1320     x:     128      y:     128      z:     128      time:  3789ns
loops:  64       x:     128      y:     1024     z:     128      time:  79061ns
loops:  95       x:     1024     y:     128      z:     128      time:  53107ns
loops:  8        x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  631161ns
loops:  2521     x:     128      y:     128      z:     64       time:  1983ns
loops:  127      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  39604ns
loops:  185      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  27128ns
loops:  16       x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  318155ns

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
!transa && !transb
after:
loops:  3895     x:     128      y:     128      z:     128      time:  1283ns      =>  acceleration multiplier:  1.73
loops:  393      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  12746ns      =>  acceleration multiplier:  3.36
loops:  411      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  12170ns      =>  acceleration multiplier:  1.93
loops:  46       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  110116ns      =>  acceleration multiplier:  3.17
loops:  7404     x:     128      y:     128      z:     64       time:  675ns      =>  acceleration multiplier:  1.58
loops:  636      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  7872ns      =>  acceleration multiplier:  2.70
loops:  724      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  6911ns      =>  acceleration multiplier:  1.32
loops:  73       x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  68502ns      =>  acceleration multiplier:  2.49

before:
loops:  2253     x:     128      y:     128      z:     128      time:  2219ns
loops:  117      x:     128      y:     1024     z:     128      time:  42788ns
loops:  214      x:     1024     y:     128      z:     128      time:  23465ns
loops:  15       x:     1024     y:     1024     z:     128      time:  349076ns
loops:  4694     x:     128      y:     128      z:     64       time:  1065ns
loops:  236      x:     128      y:     1024     z:     64       time:  21251ns
loops:  549      x:     1024     y:     128      z:     64       time:  9108ns
loops:  30       x:     1024     y:     1024     z:     64       time:  170799ns
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17730

Differential Revision: D14325149

Pulled By: zhangguanheng66

fbshipit-source-id: a7a5a83890fdf99fee6eb87a3a5060b7b6bd862f

fix punctuation

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17973

Differential Revision: D14438725

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 30a5485b508b4ae028057e0b66a8abb2b163d66b

fixes for AVX detection (#17915)

Summary:
Our AVX2 routines use functions such as _mm256_extract_epi64
that do not exist on 32 bit systems even when they have AVX2.
This disables AVX2 when _mm256_extract_epi64 does not exist.

This fixes the "local" part of #17901 (except disabling FBGEMM),
but there also is sleef to be updated and NNPACK to be fixed,
see the bug report for further discussion.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17915

Differential Revision: D14437338

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: d4ef7e0801b5d1222a855a38ec207dd88b4680da

Disable FBGEMM when building under x86 32bit (#17922)

Summary:
FBGEMM doesn't work on x86 32bit and prior to this patch, it will
generate x86_64 objects in a build that is supposed to be x86 32bit.
FBGEMM actually relies on registers not available on x86_32, so
we disable it.

This takes of one element of #17901. There are more dependencies
and a separate PR (#17915) regarding AVX detection for the code in the
main repository.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17922

Differential Revision: D14437340

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: bd9fc98cf607d9b0bc28127fbbc8b04fa10eecbe

Update docs for `mark_non_differentiable` method (#17891)

Summary:
The current documentation doesn't reflect the real values of tensors during the backward pass.
This issue is mentioned in https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12631
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17891

Differential Revision: D14419949

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8b495628c3f017bc880f8096682cd176a53974e5

Simplify OpKernel (#17925)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17925

There's no need for OpKernel to keep the cache creator around if we initialize cache on construction.

This basically means, kernel caches are now constructed when the kernel is looked up from the dispatcher, and not delayed to the first call anymore.
This gives us the benefit of cheaper calling because now kernel calling doesn't have to check if the cache is already initialized.

Also, this improves thread-safety. Now, OpKernel is thread-safe if the kernel is thread-safe.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14424907

fbshipit-source-id: a0d09a3a560dfe78aab53d558c9ebb91b57722df

Mark DispatchTable move ctor and move assignment operator as deleted (#17948)

Summary:
```
21:39:50 /var/lib/jenkins/workspace/aten/src/ATen/core/dispatch/DispatchTable.h:125:3: warning: explicitly defaulted move constructor is implicitly deleted [-Wdefaulted-function-deleted]
21:39:50   DispatchTable(DispatchTable&&) = default;
21:39:50   ^
21:39:50 /var/lib/jenkins/workspace/aten/src/ATen/core/dispatch/DispatchTable.h:212:36: note: move constructor of 'DispatchTable' is implicitly deleted because field 'kernels_' has a deleted move constructor
21:39:50   detail::ThreadsafeOperatorTable_ kernels_;
21:39:50                                    ^
21:39:50 /var/lib/jenkins/workspace/aten/src/ATen/core/dispatch/DispatchTable.h:105:68: note: copy constructor of 'ThreadsafeOperatorTable_' is implicitly deleted because field 'map_' has a deleted copy constructor
21:39:50    LeftRight<ska::flat_hash_map<TensorTypeId, DispatchTableEntry>> map_;
21:39:50                                                                    ^
21:39:50 /var/lib/jenkins/workspace/c10/util/LeftRight.h:152:16: note: copy constructor of 'LeftRight<ska::flat_hash_map<c10::TensorTypeId, c10::DispatchTableEntry, std::hash<c10::TensorTypeId>, std::equal_to<c10::TensorTypeId>, std::allocator<std::pair<c10::TensorTypeId, c10::DispatchTableEntry> > > >' is implicitly deleted because field '_writeMutex' has a deleted copy constructor
21:39:50     std::mutex _writeMutex;
21:39:50                ^
21:39:50 /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5.4.0/../../../../include/c++/5.4.0/mutex:129:5: note: 'mutex' has been explicitly marked deleted here
21:39:50     mutex(const mutex&) = delete;
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17948

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14431344

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: b1c6593b73cb467a58b09a3470b8899b82564d5e

Add more hint in the JIT tracer (#17957)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17957

So developer knows what action should be taken when model contains nondeterministic node

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14435923

fbshipit-source-id: 12d930185852f78c54efc8e90c51aa7c7c7faab5

Fix half-float conversion ops to handle tensors larger than 2B of params (#17952)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17952

As desc.

Reviewed By: hyuen

Differential Revision: D14435092

fbshipit-source-id: dc614ba16ad531101d04d01aec8f1fbd534ebec5

Override the resolve_library_path in FBCode (#17497)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17497

The following problems have been addressed: 1) import torch.ops correctly, 2) make realpath call optional

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14094358

fbshipit-source-id: 2f9a6fca656867287a7c82c465a4554384ff7323

update ccache guide (#17938)

Summary:
closes #17937
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17938

Differential Revision: D14435791

Pulled By: kostmo

fbshipit-source-id: b1d0db8902f78bde51150606e2a67fb9ddfe7812

unify cpp tests (#17947)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17947

Instead of having a gtest and a no-gtest file that you have to remember to register tests in, add a single registration point and use some macro magic to make it work for both gtest and non-gtest builds

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14431302

fbshipit-source-id: e1abac135992577a943eaa7abcc81a6ed31fa6e5

Updating submodules

Reviewed By: zpao

fbshipit-source-id: 7d454d0f58898741f293b356dfc10d7fc31fd55c

Remove sinkMaxPool transformation (#17694)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17694

Remove sinkMaxPool transformation as it's unused

Differential Revision: D14328624

fbshipit-source-id: bd245403b756157120faa61a0f9253c15120e7a8

Fix Windows build (#17917)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17917

D14375995 introduced instantiation of the following templates with `bool` type (more specifically `To` is `int64_t`, `From` is `bool`):
```
template <typename To, typename From>
typename std::enable_if<std::is_integral<From>::value, bool>::type overflows(
    From f) {
  using limit = std::numeric_limits<typename scalar_value_type<To>::type>;
  if (!limit::is_signed && std::numeric_limits<From>::is_signed) {
    // allow for negative numbers to wrap using two's complement arithmetic.
    // For example, with uint8, this allows for `a - b` to be treated as
    // `a + 255 * b`.
    return f > limit::max() ||
        (f < 0 && -static_cast<uint64_t>(f) > limit::max());
  } else {
    return f < limit::lowest() || f > limit::max();
  }
}

template <typename To, typename From>
typename std::enable_if<std::is_floating_point<From>::value, bool>::type
overflows(From f) {
  using limit = std::numeric_limits<typename scalar_value_type<To>::type>;
  if (limit::has_infinity && std::isinf(static_cast<double>(f))) {
    return false;
  }
  if (!limit::has_quiet_NaN && (f != f)) {
    return true;
  }
  return f < limit::lowest() || f > limit::max();
}
```
MSVC gives C4804 warning and because "treat warnings as errors" is on it fails to build on Windows. Disabling such warning for those 2 templates.

Reviewed By: mingzhe09088

Differential Revision: D14421157

fbshipit-source-id: e72ba34406628c84da48518b32a46f851819bad1

fix overly restrictive assertion (#17939)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17939

Instead of just asserting min <= 0 and max >= 0 , we adjust histogram to include 0 in the range.
We need to include 0 in the range during norm error minimization to correctly represent our quantization method that includes 0.

Reviewed By: csummersea

Differential Revision: D14428732

fbshipit-source-id: 6669a9d2c7d409ec3b31aee0afe48071986b9b71

Enable threadpool threads to greedily acquire new tasks if available. (#17808)

Summary:
This improves locality and affinity by keeping work on the same
threads preferentially to starting work on new ones, and reduces
contention on the threadpool lock more generally.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17808

Differential Revision: D14391282

Pulled By: resistor

fbshipit-source-id: 3aec81656a50460a725aa4187c61864295d4f46e

JIT IR - Add option to remove prefix string when converting from JIT IR to NetDef (#17931)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17931

When converting from NetDef to IR and back, the prefix string should be removed so the operator types are preserved in caffe2.

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D14425954

fbshipit-source-id: 2807e7337b0f804f126970768b1250a4a8c5f35c

Misleading documentation for module._load_from_state_dict (#17618)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17618

Base on the code, we only add key to `missing_keys` and `unexpected_keys` if `$strict` is `True`. The documentation is confusing.

This diff also fix one FLAKE8 warning.

Reviewed By: ailzhang

Differential Revision: D14280593

fbshipit-source-id: d368f5596bdf74ff62ee4d28d79120f5af91e0a3

Enable detectron on AMD GPU

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17862

Differential Revision: D14429234

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: 5cb8750bd9db0ff8a179977d2bfbb180265cce81

Removed dead code from THTensorMath.h (#17873)

Summary:
This PR removes dead code from THTensorMath.h
I found these unused methods while working on a PR where i plan to move fill and zero methods from TH/THC to Aten.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17873

Differential Revision: D14407013

Pulled By: izdeby

fbshipit-source-id: a3551c5d91e7b380931a8b3bd4b3ae972d16911d

Fix lint in test_torch.py (#17807)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17807

Lint also detected a bug in test_linspace where we weren't
actually testing the CUDA case.

Differential Revision: D14388241

fbshipit-source-id: e219e46400f4952c6b384bca3baa0724ef94acde

Updating submodules

Reviewed By: zpao

fbshipit-source-id: 06c0f738c791cccf79025d15f1fc2076bf34fcd1

Eliminate the use of Type. (#17804)

Summary:
Stack:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;:black_circle:&nbsp; **#17804 Eliminate the use of Type.**&nbsp;&nbsp;[:yellow_heart:](https://our.intern.facebook.com/intern/diff/D14382165/)

at::CPU produces Type object which is then casted into TensorOptions, instead directly using TensorOptions.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17804

Differential Revision: D14407851

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 6462d698305b7c24382c1bfd440d3227bd28d9e4

Make Variable::set_data non-const; cosmetic fixes.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17761

Differential Revision: D14406603

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: bc8bba73352eb4b3e21196b36522e9cec70f6676

remove warning for upsample code (#17921)

Summary:
IIRC we decided to remove warning in code in #11568. This got reverted accidentally in #14123.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17921

Differential Revision: D14422811

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 7067264bd1d3e3b7861d29e18ade2969ed705ca1

Optimize TileOp (#17290)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17290

Optimize TileOp

Reviewed By: wesolwsk

Differential Revision: D14145844

fbshipit-source-id: 1571fa0512218dbc48080592ede4e23903be85dd

Optimize channel_stats_op (#16243)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16243

Optimize channel_stats_op and add NHWC impl

Reviewed By: takatosp1

Differential Revision: D13775515

fbshipit-source-id: decb889e646f5316d4afefdf9f9b6bc6343613cd

enable shape inference for elementwise operators (#17885)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17885

enable shape inference for elementwise operators

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D14411014

fbshipit-source-id: b19bcaabb2bba26fb79745ec84af0e4e5ed18ff0

Remove remaining test jit expects redux (#17924)

Summary:
Trying to reland https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17886 since it broke a build and I reverted it
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17924

Differential Revision: D14423842

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: f219e786bd07f7da3b7f9e866981199f5ccf6318

Handle Scalars Better (#17875)

Summary:
This PR allows Scalars to be castable with `int()` and `float()`, allows scalars to match with float arguments, and prints out a better error message if `x.item()` is used as an int.

Scalars are a very uncommon case, and I don't think we want to add the maintenance burden of building out op coverage for it. It's more maintainable to better handle converting it to int/float.

Fix https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17652

Also note: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/16849
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17875

Differential Revision: D14411138

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: a4e957cefb0ffd10ddb234d92f6d1558cfce8751

Fixed a formatting issue in doc comments (#17505)

Summary:
for torch.distributed.broadcast_multigpu per issue #17243
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17505

Reviewed By: janewangfb

Differential Revision: D14373865

Pulled By: pietern

fbshipit-source-id: 6d7e91a3da50a7c9ba417ad852f7746eb5200043

Add nbytes, itemsize, element_size to at::Tensor. (#17810)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17810

Partially addresses #12728. Also, switch the element_size bindings
to use the new function, rather than the method on Type.

We don't add Python bindings yet, as they need to be special
(they will be properties.)

Differential Revision: D14388790

fbshipit-source-id: 294183d0c8a59b0c13f2bf21d6f1cd557333e83b

Fix lint in test_distributions.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17821

Differential Revision: D14392899

fbshipit-source-id: 99f75b1d3a71bde8050caef8df7e5b9ecfe0c755

Fix lint in test_jit.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17823

Differential Revision: D14392996

fbshipit-source-id: b9aa83898768c929e753c0f17bb09a54d724ae4d

Fix lint errors in test_autograd

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17812

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14388897

fbshipit-source-id: 6e2671805dc8d57af68eb0a0cd6ccb24d9db45e2

Added a few extra python bindings to help with walking the IR graph from Python (#17822)

Summary:
These changes add the following new Python bindings:

- Values have a 'type' property now that allows getting to the 'type' object
- Blocks have now inputs and outputs as well as returnNode and paramNode properties
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17822

Differential Revision: D14410123

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 64ef79f85a7a43b83e4b127b1d39efcaa64b74dc

kthvalue consistency with sort in the presence of NaN (#17824)

Summary:
This PR causes kthvalue to be consistent with sort
(i.e. treat NaN as larger than any number), so that
`a.kthvalue(n) == a.sort()[n - 1]`.

One drawback is that median with a NaN argument does not return NaN,
which is a deviation from NumPy.

Thank you, ngimel, for raising this.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17824

Differential Revision: D14410092

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: bdec2d8272dc4c65bcf2f9b8995e237774c44c02

Fix minor grammatical mistakes in torch/nn/modules/loss.py (#17892)

Summary:
Fixes some minor grammatical mistakes in the doc of `loss.py`.

I think in the doc:
>  Note that for some losses, there multiple elements per sample.

the "are" is lost between "there" and "multiple".

This mistake takes place in all the descriptions of parameter `size_average` and there are 17 of them.
It's minor but perfects the doc I think. 😁
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17892

Differential Revision: D14418177

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 412759f2f9b215819463bf8452ab0e0513218cd6

Remove (almost all) TensorOptions from native_functions.yaml (#17385)

Summary:
Stacked on top of https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17386

Brings us to 1014/1106 of writing.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17385

Differential Revision: D14248008

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: 033e00de91e3edf7ae01ca03ebe436c0446b3b5c

Restore full Windows tests (#17102)

Summary:
closes #17101
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17102

Differential Revision: D14420716

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 0134736e2d919afa683afa84cb2140f659042643

Prevent VS2017 from emitting ambiguous symbol errors (second time)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17863

Differential Revision: D14404818

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9dac6b926e270e2a29ec2e4dba2e93984da0e5f5

Fix windows test hang (#17778)

Summary:
This PR resolves two concurrent issues discovered when running the test in windows. Details about the windows test can be found here: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17609

The change covers two fixes:
1. update running_preloaders_ upfront before creating worker thread to prevent underflow.
2. add a lock when updating stop_ to prevent dead lock in condition variable cv_write_.

The fix has been tested on both Windows and Linux. With --gtest_repeat=1000, the tests runs smoothly without issues.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17778

Differential Revision: D14404910

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 2fbb8007e4b0bce4613e9a9fd31b8aace1bbfa8d

torch.btrifact for tensors with greater than 3 dimensions (#14964)

Summary:
Motivation:
- Earlier, `torch.btrifact` could not handle tensors with greater than 3 dimensions. This is because of the check:
>   AT_CHECK(THTensor_(nDimension)(a) == 3, "expected 3D tensor, got size: ", a->sizes());

What is in this PR?:
- Move `btrifact` to ATen
- Remove relation to TH/THC.
- Handle tensors with more than three dimensions
- Tests
- Docs modifications: added a note about the non-pivoting variant.

[blocked due to old magma-cuda binaries]
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14964

Differential Revision: D14405106

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f051f5d6aaa45f85836a2867176c065733563184

Small clean up of aten_op

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17530

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14237931

fbshipit-source-id: fb73d63d89fab0622097a49be6ed0b75ddb02a7c

add support for parsing class defs to the string frontend (#17628)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17628

This is not hooked up anywhere yet, just adding support.
This shares the same restrictions as the python frontend—namely, that the only exprs allowed right now are method defs.

Reviewed By: shannonzhu

Differential Revision: D14291654

fbshipit-source-id: 7798e5ff412a52ef8803c7bae8f439e50968a73a

add test for out of order methods (#17624)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17624

Just to make sure this path works

Reviewed By: shannonzhu

Differential Revision: D14288056

fbshipit-source-id: b719c0e90252b6821b1f9b22d3d98982985a6cb3

initializing class value (#17585)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17585

Create a sugared value that represents a class during initialization. This is
so that assignments to attributes correctly define attributes in __init__ but
raise an error elsewhere.

Reviewed By: shannonzhu

Differential Revision: D14263403

fbshipit-source-id: 09b2feeb272302f00a79c2a0302fbdf5483aed6a

Remove unused parameter in ProcessGroupGloo (#17718)

Summary:
This is not used anywhere and wasn't cleaned up prior to 1.0.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17718

Reviewed By: janewangfb

Differential Revision: D14355154

Pulled By: pietern

fbshipit-source-id: f8ff3c8f50cd6365b369a5c5b85d72d8940df048

Revert D14414435: [pytorch][PR] Remove remaining IR Expect files

Differential Revision:
D14414435

Original commit changeset: 0bfd7ce66ac2

fbshipit-source-id: 02de1814f3c4e581d3798059cee752517b176ed9

Remove remaining IR Expect files (#17886)

Summary:
Last batch of IR expect files removed. Includes some removal of expect files that are no longer used.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17886

Differential Revision: D14414435

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 0bfd7ce66ac2f72a57f15f45ebd60b95e80b6c16

Bool tensor creation (cpu) (#17376)

Summary:
This PR enables bool tensor creation and some basic operations for the CPU backend. This is a part of Bool Tensor feature implementation work. The whole plan looks like this:
    1. Storage Implementation [Done]
    2. Tensor Creation.
        a) CPU (this PR)
        b) CUDA
    3. Tensor Conversions.
    4. Tensor Indexing.
    5. Tensor Operations.
    6. Back compatibility related changes.

**Change**:
Enable CPU tensors and these operations:
- torch.zeros
- torch.tensor
- torch.ones
- torch.randint
- torch.full
- torch.full_like
- torch.empty
- torch.empty_like

**Tested via**:
1) unit tests

2)
torch.zeros(2,2, dtype=torch.bool)
torch.tensor([True, False], dtype=torch.bool)
torch.tensor([-1, -1.1, 0, 1, 1.1, 2], dtype=torch.bool)
torch.ones([1,2], dtype=torch.bool)
torch.randint(10, (2, 2), dtype=torch.bool)
torch.full((2, 3), True, dtype=torch.bool)
torch.empty(4, dtype=torch.bool)

a = torch.tensor([0,0,1])
b = torch.full_like(a, True)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17376

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14375995

Pulled By: izdeby

fbshipit-source-id: a65490b5360ee0e6e3accc54ce7e32e49ad2d2a8

Remove device guard from TypeDefault::copy()

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17833

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14400901

Pulled By: li-roy

fbshipit-source-id: ababc95dadfc94a996a80c5332f45f76a300963d

re-enable torch.split tests (#17859)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17859

this has been fixed due to improvements in shape analysis

Reviewed By: driazati

Differential Revision: D14402781

fbshipit-source-id: 4ef2722ffedd9c8ac1eff55c244b421d7d3715ed

Fix lint in test_dataloader.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17878

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14409933

fbshipit-source-id: 20ee8953a21e29b4557aff62b5e48dddd630eef6

Optimize fused_dropout_kernel launch bounds for AMD hardware

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17870

Differential Revision: D14409990

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 0452282f459770823641b2527f47b1186ab14666

Deprecate torch.pstrf (#17866)

Summary:
Changelog:
- Add deprecation warning to torch.pstrf
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17866

Differential Revision: D14405527

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 73f3b7d61c60eb57e4bffd08112e552ae3e6dfdc

Allow structseq to be input of operators where tuple is expected (#17208)

Summary:
Currently the following code gives an error on python 2 because `ret` is a structseq which is not a tuple
```python
ret = a.max(dim=0)
ret1 = torch.max(a, dim=0, out=ret)
```

This PR modify tuple check in python arg parser to allow structseq to be input of operators where tuple is expected, which would make the above code work.

Depend on: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17136
Partially fixes: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/16813
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17208

Differential Revision: D14280198

Pulled By: VitalyFedyunin

fbshipit-source-id: beffebfd3951c4f5c7c8fe99a5847616a89491f3

Add PyTorch Governance, Contributor Guide, and List of Persons of Interest

Summary: Adding new documents to the PyTorch website to describe how PyTorch is governed, how to contribute to the project, and lists persons of interest.

Reviewed By: orionr

Differential Revision: D14394573

fbshipit-source-id: ad98b807850c51de0b741e3acbbc3c699e97b27f

Fix compilation error (#17860)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17860

att

Reviewed By: bddppq

Differential Revision: D14402751

fbshipit-source-id: 2d53b230dfd775372addeab1d3eaf0b9552fae9f

Revert D14392864: Fix lint in test_dataloader.py

Differential Revision:
D14392864

Original commit changeset: 12477b9cfe29

fbshipit-source-id: 1864a80d5cfaceeae55d0145340a578f978ab4a7

Removed dead code from THTensorMath.h (#17769)

Summary:
This PR removes dead code from THTensorMath.h
I found these unused methods while working on a PR where i plan to move **fill** and **zero** methods from TH/THC to Aten.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17769

Differential Revision: D14372732

Pulled By: izdeby

fbshipit-source-id: 94fd3b52c691ebc89d2bdc8905452e7498038bf5

Introducing array-like sequence methods __contains__ (#17733)

Summary:
for tensor

Fixes: #17000
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17733

Differential Revision: D14401952

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: c841b128c5a1fceda1094323ed4ef1d0cf494909

Revert "Add check for x64 Python before setup (#17707)" (#17864)

Summary:
This reverts commit 08fb9021da32e73bd7dec73104eea6a76dd44439.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17864

Differential Revision: D14404920

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: d41fc06e249f3437d4f80d1d6a5fdbd44c90462b

Registering of kl-divergence for independent distribution (#17681)

Summary:
This address issue https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13545 and implements the proposed fix together with a single test.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17681

Differential Revision: D14360161

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 427afc88e9054b5b0dc39ebbab1087b990695ea5

Fix lint in test_dataloader.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17820

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14392864

fbshipit-source-id: 12477b9cfe290428d51cc28e024c8cbe8bb7bf51

Further improvements of nn.container docs

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17731

Differential Revision: D14401894

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: cebb25859f78589cc4f4f8afb1e84c97f82b6962

fix faq typo

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17851

Differential Revision: D14401791

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: ed6d64d6f5985e7ce76dca1e9e376782736b90f9

Fix log_softmax and softmax if any dimension is 0-d (#17651)

Summary:
- Test added
- test_dim_function_empty: softmax and log_softmax on last dimension

fixes: #17262
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17651

Differential Revision: D14349009

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: b6f728f5c6be8ae7615749e3f0c201886632923e

Correct loss docstrings (#17300)

Summary:
In the loss doc description, replace the deprecated 'reduct' and 'size_average' parameters with the 'reduction' parameter.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17300

Differential Revision: D14195789

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 625e650ec20f13b2d22153a4a535656cf9c8f0eb

When openblas exists, "OpenBLAS_FOUND" is defined, rather than "OPENBLAS_FOUND". (#17841)

Summary:
See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/cmake/Modules/FindOpenBLAS.cmake#L36

This typo lead to cmake fails to detect openblas on ubuntu.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17841

Differential Revision: D14400261

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 287e019e122230cf6b70ab1ea94e5c514f429c88

Passing indices as a list to Subset instead of Tensor (#17649)

Summary:
Indices in Subset were stored as tensors earlier
passing as list in random_split to ensure integer indexing

fixes: #17466
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17649

Differential Revision: D14400250

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: cd20a959f33773c4babf8e861ea37ec61c2713a0

Clarify JIT docs

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17846

Differential Revision: D14400363

Pulled By: jamesr66a

fbshipit-source-id: 862316b5fd95526b6edebeca19d2cc522779df11

Add metadata for torch jit TracedModules. (#17640)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17640

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17311

I've extended our model metadata framework in this diff to support
traced modules as well. Re-used a lot of components from the previous
implementation of ScriptModule metadata.

Tracing is a little different from Scripting since you can't just create a
subclass of TopLevelTraceModule (type returned by torch.jit.trace) and attach
metadata the way we did for ScriptModule. As a result, I've introduced a
separate API torch.fb.jit_trace which returns an instance of
TracedModuleWithMetadata which is a subclass of TopLevelTracedModule. As a
result, we can now attach metadata to this instance.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14117966

fbshipit-source-id: 3eee5eef733cb8d6a219c02e2f41d08698eca326

Fix PySlice_Unpack not available on PyPy 3.6 yet (#17836)

Summary:
This is one of the fixes needed to support compilation on PyPy 3.6, see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17835
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17836

Differential Revision: D14399404

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: ca650a6e2066aed86ddd3314a95d0cb3c515c633

PyPy compatibility: let unmodified slots be inherited in the standard way (#17837)

Summary:
This is needed to fix a segfault on PyPy 3.6, see https://bitbucket.org/pypy/pypy/issues/2968/segfault-calling-cpyext_tp_new_tuple and https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17835
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17837

Differential Revision: D14399408

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 75328a30018313d3223dd3e3eef9240a416c049b

Run fp16 resnet50 training in bench script (#17831)

Summary:
cc xw285cornell
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17831

Differential Revision: D14398532

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: 37c03cc2eebe3a6083e05631cb6ff03474e4a8a2

Int8 FC performance debugging (#17700)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17700

Add performance debugging utilities in DNNLOWP FC operator and the python script

Reviewed By: amylittleyang

Differential Revision: D14321299

fbshipit-source-id: 50dbd7b352a1da5d2ecb659d8003e71e70750063

Optimize LayerNormOp (#17604)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17604

Optimize LayerNormOp

i-am-not-moving-c2-to-c10

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D14274175

fbshipit-source-id: a7aa263a1b0eb109682d2be99306e7b2cdcc0faf

Remove some simple use cases of Type::ScalarType()

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17529

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14237932

fbshipit-source-id: be633a1fc19215d53cfe083fdd7196acf2b7dd2f

Change Dispatch.h to use ScalarType over Type

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17527

Reviewed By: zou3519

Differential Revision: D14235395

fbshipit-source-id: 3f53e33f6794f1f14c2edf79014b8ef8397822c5

Revert D14361993: [pytorch][PR] [Onnx] - refactoring serialization of ONNX initializers to be name-based

Differential Revision:
D14361993

Original commit changeset: da93e945d557

fbshipit-source-id: 15eea001fbcd059ac13903405aeb9ea182c6ee8b

Open registration for c10 thread pool (#17788)

Summary:
1. Move ATen threadpool & open registration mechanism to C10
2. Move the `global_work_queue` to use this open registration mechanism, to allow users to substitute in their own
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17788

Reviewed By: zdevito

Differential Revision: D14379707

Pulled By: jamesr66a

fbshipit-source-id: 949662d0024875abf09907d97db927f160c54d45

Cast nn.Upsample.scale_factor to a float (#17732)

Summary:
Fixes #17106
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17732

Differential Revision: D14388192

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: d9c9e87a7c6db63c1de3ddebbb8dcf619f0dc34d

Fix lint in run_test.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17815

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14390308

fbshipit-source-id: 22efd62a1bbd1fc8155a942d7160d5b7d3158e6b

Fix lint in test/common_utils.py

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17814

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14390194

fbshipit-source-id: b4b3bbe20a15d0b9ed127b255e01c0d6d0832c1b

Replace tensor.type().scalarType() calls with tensor.scalar_type()

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17515

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14233250

fbshipit-source-id: 6c7af8d2291c0c2b148001b30cf03834f34366c0

Catch exceptions in bound_shape_inference (#17775)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17775

Handles use input shape hint properly.

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14368735

fbshipit-source-id: 504cd96589e47aa432617e56362aa6b01a25ba9b

refactor caffe2 operator constructors - 11/9 (#17722)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17722

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14350584

fbshipit-source-id: adef54cedc9409b4fb365f6644e2621a9e47b2ff

Suppress C408 lint (don't use dict constructor) (#17813)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17813

We have a lot of manually written out dict() constructors,
and (1) I don't think use of curly brace syntax is much
of an improvement and (2) it seems like a waste of time to
fix them all.

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14390136

fbshipit-source-id: 6199bef4dea75b6079bcb9d9e8acf20a2e1a86e1

Add matches_jit_signature to recent native functions

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17805

Differential Revision: D14388004

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: c50580b6fe1e9cfefed91aaa526376325d9f9c0d

Add /MD to prevent linking errors on Windows

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17799

Differential Revision: D14385777

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 8c1d9f80c48399087f5fae4474690e6d80d740e6

Change message on unknown db type to be friendly (#17795)

Summary:
CreateDB actually returns nullptr when db type is unknown and throws when the file is missing
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17795

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14383226

Pulled By: dzhulgakov

fbshipit-source-id: 1dcf75a6b4ba8b64a24d4e5daf02db3189d56b7b

Trace rnn max_batch_size (#17727)

Summary:
This causes the tracer to record the select / cast to int operation instead of just an int constant

Fixes #15319 but relies on a fix for #17583 first
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17727

Differential Revision: D14377886

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 59453def54ba72756303f723993844dbeb5d2f8b

Remove legacy way of exposing caffe2 operators to PyTorch (#17742)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17742

This path isn't used anymore, and is incompatible with the changes stacked on top of this diff.
Removing it.
cc bwasti to check and confirm these can really be deleted

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14362426

fbshipit-source-id: 32cdc19f28c2a981ae1e204901420998367ee588

Remove 'Tensor' key from ATen codegen. (#17782)

Summary:
We used to have different ATen Tensor types, but we don't anymore.  This was just being maintained by a codegen'ed comment.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17782

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14378004

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 1bbf276393a391252d372cc385230c784bd78588

Remove ProcessorSpecificPlugin. (#17789)

Summary:
It doesn't seem to be used.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17789

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14382423

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 0ac3236c48979a1b2bcd615e307e55f10fd8eb77