Change vml.h to support sizes greater than 2**32 - 1

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17280

Differential Revision: D14154997

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: c19b15d18da59c9ee87e82765d3244d2a4ef6729

msvc_fixes (#17201)

Summary:
Fixing MSVC errors

```
  D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\aten\src\THC/THCReduce.cuh(144): error C4002: too many actual paramet
ers for macro 'C10_LAUNCH_BOUNDS_1' [D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\build\Debug\caffe2\caffe2_gpu.vcxp
roj]
  D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\aten\src\THC/THCReduce.cuh(259): error C4002: too many actual paramet
ers for macro 'C10_LAUNCH_BOUNDS_1' [D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\build\Debug\caffe2\caffe2_gpu.vcxp
roj]
  D:/pytorch-scripts/caffe2_builders/v141/pytorch/aten/src/THCUNN/SpatialDilatedMaxPooling.cu(51): error C4002: too man
y actual parameters for macro 'C10_LAUNCH_BOUNDS_1' [D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\build\Debug\caffe2
\caffe2_gpu.vcxproj]
```

on variadic C10_LAUNCH_BOUNDS as well as Debug linking issues with at::Half in pool_op_cudnn.cc like this one

```
pool_op_cudnn.obj : error LNK2019: unresolved external symbol "public: bool __cdecl caffe2::MaxPoolFunctor<class caff
e2::CUDAContext>::GlobalPoolingBackward<struct c10::Half,2>(int,int,int,struct c10::Half const *,struct c10::Half const
 ,struct c10::Half const ,struct c10::Half ,class caffe2::CUDAContext )const " (??$GlobalPoolingBackward@UHalf@c10@
@$01@?$MaxPoolFunctor@VCUDAContext@caffe2@@caffe2@QEBA_NHHHPEBUHalf@c10@00PEAU23@PEAVCUDAContext@1@Z) referenced in
 function "public: bool __cdecl caffe2::`anonymous namespace'::CuDNNMaxPoolFunctor::GlobalPoolingBackward<struct c10::H
alf,2>(int,int,int,struct c10::Half const ,struct c10::Half const ,struct c10::Half const ,struct c10::Half ,class
caffe2::CUDAContext *)const " (??$GlobalPoolingBackward@UHalf@c10@@$01@CuDNNMaxPoolFunctor@?A0xb936404a@caffe2@QEBA_NH
HHPEBUHalf@c10@00PEAU34@PEAVCUDAContext@2@Z) [D:\pytorch-scripts\caffe2_builders\v141\pytorch\build\Debug\caffe2\caff
e2_gpu.vcxproj]
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17201

Differential Revision: D14165732

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 875fd9a5b2db6f83fc483f6d750d2c011260eb8b

Hipify fixes for Masquerade logic (#17598)

Summary:
ezyang Please review.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17598

Differential Revision: D14287724

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 46e5083854a827370bb4c81b82e5a4ede511e473

Rename prim::Undefined to prim::AutogradZero (#17611)

Summary:
supersedes #17245
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17611

Differential Revision: D14283581

Pulled By: wanchaol

fbshipit-source-id: 8022d02b8a021ea2fee9a18a2c8920eb123200c5

Add python test for extension backend tensor.device (#17602)

Summary:
Adding a test for #17361
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17602

Differential Revision: D14287373

Pulled By: li-roy

fbshipit-source-id: 544ecf17eb310aed22ba0ea5f86f46b8e3bb69b5

Revert D13935403: Call c10 cuda op from test_torch

Differential Revision:
D13935403

Original commit changeset: b2915ec8a366

fbshipit-source-id: 0f3409d5c102d719bc1f0483695aee93e7d613c9

add command line option to use hive filler; add README (#17619)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17619

--filler hive --iter -1 will let debugger exhaust all batches from a hive partition before exiting.
add README that summarizes command line options and usage.

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D14220166

fbshipit-source-id: daa23b7e8a9184481c6d7b67acf1599e5c99d74a

Remove TH(CU)NN Sparse Linear (#17610)

Summary:
Sparse Linear in TH(CU)NN implements sparse linear layers without
using sparse matrices.
It is currently not documented in PyTorch and there is no functional or
module interface. This means it is unused from a PyTorch point of view.

The reason for removing it is twofold:
- The module uses sort, which I would like to move to ATen.
- When we implement a SparseLinear layer, we would want to do it
  using sparse tensors, so it's not all that useful, anyway.

I checked this on slack with soumith, I hope the above is an accurate
representation. All bad ideas are my own.

This is part of the ongoing work to move
sort/topk/mode/median/kthvalue to ATen.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17610

Differential Revision: D14280663

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 289231d2c20626855ce2ceecd4f204b460c32378

Correct docstring of vision/init functions

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17351

Differential Revision: D14276355

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9b572b6a04eeb1e44cd93961edac76ed10f7b24e

Call c10 cuda op from test_torch

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16692

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13935403

fbshipit-source-id: b2915ec8a3664bb6e918ed357908cc33d8f9449a

Revert #17191 and #17215 that no longer apply on Windows (#17567)

Summary:
They are previously merged to resolve #17051. However, since it was resolved by the upstream, and it was causing some issues like https://github.com/abjer/tsds/issues/8, I think it's time to revert these changes.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17567

Differential Revision: D14265241

Pulled By: kostmo

fbshipit-source-id: 7fa2b7dd4ebc5148681acb439cf82d983898694e

usertype -> class (#17528)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17528

as title. register_prim_ops is messy because someone ruined clang-format, but I figured it's okay to include here since this is such a mechanical change

Reviewed By: driazati

Differential Revision: D14236943

fbshipit-source-id: c2b22845837b7f830015510e48ec2ee5202fa407

alias analysis refactor take 2 (#17594)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17594

The original version of this broke things because a concurrent change raced with it in CI.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14266663

fbshipit-source-id: e8ac5dfcb7349b4f2c425d9f0eabbfc964314063

Fix the missing Windows CPU job in the build status section (#17608)

Summary:
It will be better to split the CPU job on CI. But unluckily, we are out of Windows machines.
cc, davidbrownellWork yf225
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17608

Differential Revision: D14281393

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: ae9a6140b7207ce56cfb2da3d812bc3fe060764a

Update magma to 2.5.0 for Windows

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17607

Differential Revision: D14281291

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: 51209c5540932871e45e54ba6d61b3b7d264aa8c

Adding support for 0-d tensor for transpose (.t()) (#17535)

Summary:
- Test updates
1. test_torch: added 0-d test case and t_() test cases
2. test_jit  : updated error message for TestAsync.test_async_script_error

- Updating documentation for torch.t()
Adding information regarding new support of 0-D and 1-D tenso

Fixes #17520
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17535

Differential Revision: D14269984

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 38b723f31484be939261c88edb33575d242eca65

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: 05fafcfb34c76f425ac5c8ef24a5f920641c2cf7

Mark cudaGetLastError return value unused in C10_CUDA_CHECK

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17605

Reviewed By: xw285cornell

Differential Revision: D14277586

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: 38879208f2ab83cf39d8a8a61b288cd09fcafd9a

add dropout during eval (#17549)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17549

Currently Dropout is only enabled in training, we enable the option of having dropout in Eval.

This is to follow [1]. This functionality would be used for uncertainty estimation in exploration project.

[1] Gal, Yarin, and Zoubin Ghahramani. "Dropout as a bayesian approximation: Representing model uncertainty in deep learning." international conference on machine learning. 2016.

Reviewed By: Wakeupbuddy

Differential Revision: D14216216

fbshipit-source-id: 87c8c9cc522a82df467b685805f0775c86923d8b

Adjust launch_bounds annotation for AMD hardware. (#17555)

Summary:
The max pooling backwards kernel is currently annotated with launch bounds (256,8).

Adjust the number of waves to 4 (4 times 64 is 256) for ROCm. This improves training performance for torchvision models by up to 15% (AlexNet) on a gfx906 GPU.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17555

Differential Revision: D14277744

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: 2a62088f7b8a87d1e350c432bf655288967c7883

Fix verbose compiler warning in flat_hash_map (#17562)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17562

fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17332

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14254499

fbshipit-source-id: 9d5d7408c2ce510ac20cd438c6514dc2bbe3a854

Fix diagnostic pragmas (#17561)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17561

The push at the top of the file was missing a corresponding pop

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14254500

fbshipit-source-id: ff20359b563d6d6dcc68273dc754ab31aa8fad12

Allow dispatch based on tensor list args (#17522)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17522

Dispatch is still based on the first tensor arg, but that first "tensor arg" is now allowed to be a tensor list.
That is, the first argument that is either Tensor or TensorList will be the deciding factor for dispatch.
If it is a TensorList, then that TensorList must not be empty or dispatch will fail.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14235840

fbshipit-source-id: 266c18912d56ce77aa84306c5605c4191f3d882b

Allow exposing caffe2 operators with variable number of input tensors to c10 (#17491)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17491

Before, there was no way to expose a caffe2 operator that had a variable number of inputs.
Now, this is allowed by giving the operator one tensor list input.
Note that the tensor list must be the first input, and that any other tensor inputs will be ignored and inaccessible in this case.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14220705

fbshipit-source-id: 7f921bfb581caf46b229888c409bbcc40f7dda80

blacklist fft algorithms for strided dgrad (#17016)

Summary:
Applies https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16626 from v1.0.1
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17016

Differential Revision: D14270100

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 1137899dd1551d33d16f39e8dde76cad8192af46

Revert D14078519: [codemod][caffe2] [clangr] refactor caffe2 operator constructors - 5/9

Differential Revision:
D14078519

Original commit changeset: b0ca31a52e4a

fbshipit-source-id: 713ae108d3dd6f33abdbf98a5f213e57e2b64642

Add generic list/dict custom op bindings (#17587)

Summary:
Fixes #17017

Sandcastle refuses to land #17037, so trying fresh here
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17587

Differential Revision: D14265402

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: b942721aa9360ac6b3862f552ac95529eb0cf52c

refactor caffe2 operator constructors - 8/9 (#17089)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17089

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078539

fbshipit-source-id: 9ca196af4af7f26fc82e6cf82b35d478d0597752

refactor caffe2 operator constructors - 6/9 (#17087)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17087

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078525

fbshipit-source-id: 7cc03b30b0d4eb99818e35406be4119b27bdb1bc

refactor caffe2 operator constructors - 2/9 (#17083)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17083

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078504

fbshipit-source-id: 34dddb035eee2fca3150e47c57489614b91b6725

refactor caffe2 operator constructors - 7/9 (#17088)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17088

clangr codemod

also manually moved the constructor of a class from the .cpp file to the .h file.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078531

fbshipit-source-id: 2adb4ac0ce523742da6cce3bc3b6c177b816c299

refactor caffe2 operator constructors - 4/9 (#17085)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17085

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078515

fbshipit-source-id: aaa48ae10892e3f47063f2133e026fea46f3240b

refactor caffe2 operator constructors - 3/9 (#17084)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17084

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078507

fbshipit-source-id: ed02d772890b30196302b6830f541f054b7e95c8

Make HIPStream also masquerade as CUDA. (#17469)

Summary:
HIPGuard interfaces that interacted with HIPStream were previously
totally busted (because the streams had the wrong device type).
This fixes it, following along the same lines of MasqueardingAsCUDA.

Along the way I beefed up the explanatory comment.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
cc jithunnair-amd iotamudelta bddppq
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17469

Differential Revision: D14243396

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 972455753a62f8584ba9ab194f9c785db7bb9bde

Fix Python device type property for XLA and MSNPU

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17361

Differential Revision: D14243546

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b7498968f72e3d97de5bf6e5b44c5a59b6913acb

Rely on numel() == 1 to check if distribution parameters are scalar. (#17503)

Summary:
As discussed here #16952, this PR aims at improving the __repr__ for distribution when the provided parameters are torch.Tensor with only one element.

Currently, __repr__() relies on dim() == 0 leading to the following behaviour :

```
>>> torch.distributions.Normal(torch.tensor([1.0]), torch.tensor([0.1]))
Normal(loc: torch.Size([1]), scale: torch.Size([1]))
```

With this PR, the output looks like the following:
```
>>> torch.distributions.Normal(torch.tensor([1.0]), torch.tensor([0.1]))
Normal(loc: 1.0, scale: 0.10000000149011612)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17503

Differential Revision: D14245439

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: a440998905fd60cf2ac9a94f75706021dd9ce5bf

fix reordering of inlines (#17557)

Summary:
See comment inside of code. This fixes a bug where sometimes we would try to avoid printing long lines but would inadvertently reorder the expressions, which can change the semantics of the program
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17557

Differential Revision: D14250608

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: d44996af4e90fe9ab9508d13cd04adbfc7bb5d1c

Customize the printing of namedtuple return (#17136)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17112
```python
print("good", torch.randn(5,5,5).max(1))
print("terrible", torch.randn(5,5,10).max(1))
print("not as good", torch.randn(5,5,500).max(1))
print ("old behaviour = gold standard")
print(tuple(torch.randn(5,5,5).max(1)))
print(tuple(torch.randn(5,5,10).max(1)))
print(tuple(torch.randn(5,5,500).max(1)))
```
now gives
```
>>> import torch
>>> print("good", torch.randn(5,5,5).max(1))
good torch.return_types.max(
values=tensor([[ 1.2821,  1.8063,  1.8075,  1.3082, -0.1267],
        [ 0.3437,  0.7353,  1.2619,  0.7557,  1.6662],
        [ 0.8583,  1.8906,  1.0246,  1.7598,  1.1184],
        [ 1.7821,  0.0230,  0.9452,  1.0318,  1.0823],
        [ 0.4116, -0.0379, -0.1843,  1.4129,  1.8796]]),
indices=tensor([[4, 4, 3, 2, 1],
        [1, 2, 4, 1, 1],
        [2, 4, 0, 2, 1],
        [0, 2, 0, 3, 1],
        [0, 4, 4, 4, 4]]))
>>> print("terrible", torch.randn(5,5,10).max(1))
terrible torch.return_types.max(
values=tensor([[ 2.1272,  1.3664,  2.2067,  1.3974, -0.0883,  1.2505,  1.0074,  1.1217,
          0.3849,  0.6936],
        [ 0.6288, -0.4560,  1.2748,  1.5482,  1.2777,  1.6874,  0.7151,  0.6041,
          1.3572,  1.6232],
        [ 1.6703,  1.0075,  1.6480,  2.2839,  1.3390,  0.4938,  1.6449,  1.7628,
          0.8141,  2.5714],
        [ 0.7079,  1.8677,  3.2478,  1.5591,  2.4870,  0.8635, -0.1450,  1.6923,
          1.4924,  1.6298],
        [ 2.4056,  0.8002,  0.9317,  0.7455,  0.7866,  2.1191,  0.3492,  1.2095,
          1.8637,  1.7470]]),
indices=tensor([[1, 1, 0, 0, 0, 0, 3, 4, 4, 4],
        [4, 2, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 3],
        [0, 3, 3, 0, 2, 1, 4, 1, 0, 1],
        [4, 1, 3, 0, 3, 2, 0, 1, 4, 3],
        [1, 0, 3, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 1]]))
>>> print("not as good", torch.randn(5,5,500).max(1))
not as good torch.return_types.max(
values=tensor([[ 0.3877,  0.7873,  1.8701,  ...,  0.5971,  1.6103, -0.3435],
        [ 1.1300,  2.2418,  1.4239,  ...,  1.3943,  0.3872,  1.6475],
        [ 2.0656,  1.3136,  0.9896,  ...,  2.3918,  0.8226,  1.0517],
        [ 1.1054,  0.9945,  1.0561,  ...,  2.1039,  1.1524,  3.0304],
        [ 1.5041,  2.2809,  1.0883,  ...,  0.8504,  2.4774,  1.1041]]),
indices=tensor([[4, 3, 1,  ..., 1, 4, 0],
        [4, 4, 4,  ..., 3, 0, 3],
        [3, 0, 1,  ..., 2, 2, 4],
        [0, 1, 1,  ..., 4, 2, 2],
        [1, 0, 4,  ..., 2, 0, 2]]))
>>> print ("old behaviour = gold standard")
old behaviour = gold standard
>>> print(tuple(torch.randn(5,5,5).max(1)))
(tensor([[ 1.1908,  1.1807,  1.3151,  1.7184,  0.3556],
        [ 0.3798,  0.9213,  0.3001,  1.3087,  2.2419],
        [ 1.4233,  1.4814,  1.9900,  1.7744,  1.3059],
        [ 1.0026, -0.0330,  1.3061,  1.8730,  2.0685],
        [ 1.3041,  1.6458,  1.3449,  1.8948,  3.6206]]), tensor([[0, 4, 3, 4, 0],
        [1, 1, 4, 0, 4],
        [4, 1, 0, 3, 3],
        [1, 2, 1, 4, 0],
        [3, 3, 0, 3, 3]]))
>>> print(tuple(torch.randn(5,5,10).max(1)))
(tensor([[-0.1232,  0.8275,  0.6732,  1.1223,  0.8247,  1.2851,  1.6009,  1.9979,
          1.9109,  0.7313],
        [ 0.2260,  0.5922,  1.6928,  0.6024,  2.1158,  3.0619,  0.5653,  0.7426,
          0.8316,  0.6346],
        [ 0.4319,  0.2231,  0.5255,  1.7620,  1.1657,  0.8875,  0.5782,  0.6506,
          0.5032,  1.7097],
        [ 0.4137,  1.7265,  1.4260,  2.0301,  1.2244,  0.7128,  2.6345,  0.7230,
          1.3553,  1.6508],
        [ 1.0684,  1.7195,  1.4068,  0.7076, -0.0242,  0.8474,  0.8754,  1.7108,
          0.2188,  1.1584]]), tensor([[0, 1, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 1, 0],
        [1, 4, 0, 0, 3, 2, 0, 0, 3, 3],
        [2, 3, 1, 1, 4, 0, 1, 4, 4, 4],
        [0, 4, 1, 3, 2, 0, 2, 0, 3, 1],
        [1, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 2, 0]]))
>>> print(tuple(torch.randn(5,5,500).max(1)))
(tensor([[0.9395, 1.5572, 1.8797,  ..., 2.0494, 0.8202, 0.9623],
        [1.7937, 0.7225, 1.8836,  ..., 0.7927, 1.4976, 1.1813],
        [0.8558, 1.6943, 1.4192,  ..., 0.8327, 1.9661, 0.4197],
        [1.2993, 1.4995, 0.9357,  ..., 0.7810, 1.3030, 2.6216],
        [1.4206, 1.8315, 1.0338,  ..., 1.4312, 1.3198, 1.5233]]), tensor([[0, 4, 3,  ..., 3, 0, 2],
        [0, 1, 0,  ..., 0, 4, 3],
        [3, 4, 3,  ..., 3, 0, 0],
        [3, 2, 3,  ..., 1, 2, 1],
        [1, 2, 4,  ..., 3, 1, 3]]))
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17136

Differential Revision: D14250021

Pulled By: VitalyFedyunin

fbshipit-source-id: aae72f03b35980063b1ac1f07b8353eddb0c8b93

Revert D14231251: [jit] alias_analysis refactor

Differential Revision:
D14231251

Original commit changeset: 6cd98ae6fced

fbshipit-source-id: 96189f47daf7cc4cf4ef5cd343022d56a2296b39

refactor caffe2 operator constructors - 5/9 (#17086)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17086

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078519

fbshipit-source-id: b0ca31a52e4ab97b145a1490461d59f8fa93874a

alias_analysis refactor (#17511)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17511

AliasTracker was doing bookkeeping for three concepts: the points-to graph,
writes, and wildcards.

This PR makes AliasTracker's job clearer: it keeps track of the points-to
graph. Thus it has been renamed MemoryDAG. Write and wildcard information were
pulled back into AliasDb as part of this—I may decide to pull them into their
own little modules since I don't want the alias analysis stuff to get too
bloated.

This refactor is necessary because we want to start tracking information for
aliasing elements that _aren't_ first-class IR Values (e.g. the "stuff" inside
a list). So MemoryDAG can't know too much about Values

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D14231251

fbshipit-source-id: 6cd98ae6fced8d6c1522c2454da77c3c1b2b0504

allow "before" and "after" alias annotations (#17480)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17480

This was always part of our "spec" but not implemented

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D14214301

fbshipit-source-id: 118db320b43ec099dc3e730c67d39487474c23ea

ONNXIFI extension & e2e tests. (#17478)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17478

Enable onnxifi_ext in glow and build an e2e test in caffe2.

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D14190136

fbshipit-source-id: 26245278b487b551623109b14432f675279b17b5

update slack invite instructions

Summary: update slack invite instructions

Reviewed By: pjh5

Differential Revision: D14255348

fbshipit-source-id: 564fed0d44a6a68f80d1894fed40c3ddb360aa52

Fix errors in the description for installation on Windows (#17475)

Summary:
+ All quotes for ENV VARS are erroneous;
+ Toolset hasn't be specified;
+ Provide paths for all 3 Visual Studio 2017 products: Community/Professional/Enterprise.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17475

Differential Revision: D14262968

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: c0504e0a6be9c697ead83b06b0c5cf569b5c8625

refactor caffe2 operator constructors - 9/9 (#17090)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17090

clangr codemod

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14078550

fbshipit-source-id: 68e6de4298e55ce83039b7806c1a275c4d6593c8

Fix the false generated_comment (#17563)

Summary:
The generated_comments are wrong to below generated files:
```bash
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_0.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType_0.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_1.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType_1.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_2.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType_2.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_3.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType_3.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_4.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType_4.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableTypeEverything.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableTypeEverything.cpp

./torch/csrc/jit/generated/register_aten_ops_0.cpp:23:// generated from tools/autograd/templates/register_aten_ops_0.cpp
./torch/csrc/jit/generated/register_aten_ops_1.cpp:23:// generated from tools/autograd/templates/register_aten_ops_1.cpp
./torch/csrc/jit/generated/register_aten_ops_2.cpp:23:// generated from tools/autograd/templates/register_aten_ops_2.cpp
```

These generated files were split to speed the compile, however, the template files are not.
After this fix, the comments will look like below:
```bash
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_0.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType.cpp
./torch/csrc/autograd/generated/VariableType_1.cpp:3:// generated from tools/autograd/templates/VariableType.cpp
......
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17563

Differential Revision: D14260992

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 038181367fa43bee87837e4170704ddff7f4d6f2

Remove useless OpenCV reference

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17564

Differential Revision: D14255542

Pulled By: dzhulgakov

fbshipit-source-id: c129f3751ae82deedd258ee16586552b77baaca6

convolution/matmul/dropout (#17523)

Summary:
* Add AD formula for _convolution & matmul & dropout
* add prim::range, fixes #17483
Example:
```
dim = 3
x = range(dim)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17523

Differential Revision: D14254002

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: ba60d77b047db347929b72beca2623fb26aec957

disallow shape analysis with resize ops (#17518)

Summary:
resize_ and resize_as resize the input tensor. because our shape analysis
is flow invariant, we don't do shape analysis on any op that relies on a Tensor that can alias a resized Tensor.

E.g. in the following graph the x += 10 x may have been resized.
```
torch.jit.script
def test(x, y):
    for i in range(10):
        x += 10
        x.resize_as_([1 for i in int(range(torch.rand())))
    return x

```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17518

Differential Revision: D14249835

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: f281b468ccb8c29eeb0f68ca5458cc7246a166d9

Make C10_MOBILE consistent with how feature macros are usually used (#17481)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17481

Usually, feature macros are either defined or undefined and checked accordingly.
C10_MOBILE was a weird special case that was always defined but either defined to 1 or to 0.

This caused a lot of confusion for me when trying to disable something from mobile build and it also disabled it
from the server build (because I was using ifdef). Also, I found a place in the existing code base that made
that wrong assumption and used the macro wrongly, see https://fburl.com/y4icohts

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14214825

fbshipit-source-id: f3a155b6d43d334e8839e2b2e3c40ed2c773eab6

Disable c10 dispatcher on mobile (#17078)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17078

This prevents caffe2 operators from being expsoed to c10 on mobile,
which in turn causes the whole c10 dispatcher to be stripped away
and saves binary size.

We probably want to re-enable the c10 dispatcher for mobile,
but for now this is ok.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14077972

fbshipit-source-id: e4dd3e3b60cdfbde91fe0d24102c1d9708d3e5c4

Always synchronize src and dst streams when copying tensors (#16966)

Summary:
fixes #15568
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16966

Differential Revision: D14213144

Pulled By: mrshenli

fbshipit-source-id: 2fcf5e07895fde80b4aee72e2736b0def876d21f

ONNX Export Adaptive Pooling

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17412

Differential Revision: D14247923

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: 5530cea8f80da7368bff1e29cf89c45ad53accee

Use name for output variables instead of out in JIT (#17386)

Summary:
This adds 88 matches.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17386

Differential Revision: D14179139

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: 2c3263b8e4d084db84791e53290e8c8b1b7aecd5

Forcing UTC on Mac circleci jobs (#17516)

Summary:
And adding timestamps to linux build jobs
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17516

Differential Revision: D14244533

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: 26c38f59e0284c99f987d69ce6a2c2af9116c3c2

Fix math::Set for large tensor (#17539)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17539

Fix math::Set for large tensor

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

Reviewed By: dzhulgakov, houseroad

Differential Revision: D14240756

fbshipit-source-id: 0ade26790be41fb26d2cc193bfa3082c7bd4e69d

Add sparse gradient option to `gather` operation (#17182)

Summary:
This PR allows `gather` to optionally return sparse gradients, as requested in #16329. It also allows to autograd engine to accumulate sparse gradients in place when it is safe to do so.
I've commented out size.size() check in `SparseTensor.cpp` that also caused #17152, it does not seem to me that check serves a useful purpose, but please correct me if I'm wrong and a better fix is required.
Motivating example:
For this commonly used label smoothing loss function
```
def label_smoothing_opt(x, target):
    padding_idx = 0
    smoothing = 0.1
    logprobs = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1, dtype=torch.float32)
    pad_mask = (target == padding_idx)
    ll_loss = logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1), sparse = True).squeeze(1)
    smooth_loss = logprobs.mean(dim=-1)
    loss =  (smoothing - 1.0) * ll_loss - smoothing * smooth_loss
    loss.masked_fill_(pad_mask, 0)
    return loss.sum()
```
backward goes from 12.6 ms with dense gather gradients to 7.3 ms with sparse gradients, for 9K tokens x 30K vocab, which is some single percent end-to-end improvement, and also improvement in peak memory required.
Shout-out to core devs: adding python-exposed functions with keyword arguments through native_functions.yaml is very easy now!

cc gchanan apaszke
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17182

Differential Revision: D14158431

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: c8b654611534198025daaf7a634482b3151fbade

add elastic zeus handler (#16746)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16746

as titled. We use a special url schem elasticzeus for elastic zeus so that we dont need to change the public interface of init_process_group.

Reviewed By: aazzolini, soumith

Differential Revision: D13948151

fbshipit-source-id: 88939dcfa0ad93467dabedad6905ec32e6ec60e6

optimize elementwise sum (#17456)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17456

Using an instruction sequence similar to function in fbgemm/src/QuantUtilAvx2.cc
elementwise_sum_benchmark added

Reviewed By: protonu

Differential Revision: D14205695

fbshipit-source-id: 84939c9d3551f123deec3baf7086c8d31fbc873e

Enable boolean_mask, adadelta, adagrad fp16 on ROCm (#17235)

Summary:
-  Fix bugs, indentation for adadelta and adagrad tests to enable fp16
- Enable boolean_mask fp16  on ROCm
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17235

Differential Revision: D14240828

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: ab6e8f38aa7afb83b4b879f2f4cf2277c643198f

Enabled HALF for fill() and zero() methods. Moved them into THTensorFill (#17536)

Summary:
For some additional context on this change, please, see this [PR](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17376)

As a part of work on Bool Tensor, we will need to add support for a bool type to _fill() and _zero() methods that are currently located in THTensorMath. As we don't need anything else and those methods are not really math related - we are moving them out into separate THTensorFill for simplicity.

Change:
-moved _fill() and _zero() from THTensorMath.h to THTensorFill
-enabled _fill() and _zero() for HALF type.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17536

Differential Revision: D14242130

Pulled By: izdeby

fbshipit-source-id: 1d8bd806f0f5510723b9299d360b70cc4ab96afb

Fix autograd with buffers requiring grad in DataParallel (#13352)

Summary:
Causing a problem with spectral norm, although SN won't use that anymore after #13350 .
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13352

Differential Revision: D14209562

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: f5e3183e1e7050ac5a66d203de6f8cf56e775134

enable assymetric dilations and stride for miopen conv (#17472)

Summary:
As of MIOpen 1.7.1 as shipped in ROCm 2.1 this works correctly and we can use MIOpen and do not need to fall back
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17472

Differential Revision: D14210323

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 4c08d0d4623e732eda304fe04cb722c835ec70e4

Enable tests working on ROCm 2.1 dual gfx906

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17473

Reviewed By: bddppq

Differential Revision: D14210243

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 519032a1e73c13ecb260ea93102dc8efb645e070

Fix linking errors when building dataloader test binaries on Windows (#17494)

Summary:
Fixes #17489.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17494

Differential Revision: D14226525

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 3dfef9bc6f443d647e9f05a54bc17c5717033723

Fix typo

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17521

Differential Revision: D14237482

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 636e0fbe2c667d15fcb649136a65ae64937fa0cb

Remove Bool/IndexTensor from schema for native functions with derivatives (#17193)

Summary:
This only deals with four functions, but is an important first step towards removing BoolTensor and IndexTensor entirely.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17193

Differential Revision: D14157829

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: a36f16d1d88171036c44cc7de60ac9dfed9d14f2

Fix operator initialization order (#15445)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15445

Initilize task graph after operators (task graph uses ops)

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D13530864

fbshipit-source-id: fdc91e9158c1b50fcc96fd1983fd000fdf20c7da

Make transpose consistent with numpy's behavior (#17462)

Summary:
Pytorch's tensor.t() is now equivalent with Numpy's ndarray.T for 1D tensor
i.e. tensor.t() == tensor

Test case added:
- test_t

fixes #9687
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17462

Differential Revision: D14214838

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: c5df1ecc8837be22478e3a82ce4854ccabb35765

Bump up the ONNX default opset version to 10 (#17419)

Summary:
Align with the master of ONNX.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17419

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14197985

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: 13fc1f7786aadbbf5fe83bddf488fee3dedf58ce

' ' ==> ' ' (#17498)

Summary:
Fix formatting error for cpp code.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17498

Reviewed By: zou3519

Differential Revision: D14224549

Pulled By: fmassa

fbshipit-source-id: f1721c4a75908ded759aea8c561f2e1d66859eec

Support all ROCm supported uarchs simultaneously: gfx803, gfx900, gfx906 (#17367)

Summary:
Correct misspelled flag.

Remove dependency on debug flag (HCC_AMDGPU_TARGET)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17367

Differential Revision: D14227334

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: d838f219a9a1854330b0bc851c40dfbba77a32ef

refactor: a bit intricate so I refactor it (#16995)

Summary:
this code is a bit intricate so i refactor it
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16995

Differential Revision: D14050667

Pulled By: ifedan

fbshipit-source-id: 55452339c6518166f3d4bc9898b1fe2f28601dc4

new batch of expect file removals

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17486

Differential Revision: D14218963

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: dadc8bb71e756f47cdb04525d47f66c13ed56d16

user defined types (#17314)

Summary:
First pass at user defined types. The following is contained in this PR:
- `UserType` type, which contains a reference to a module with all methods for the type, and a separate namespace for data attributes (map of name -> TypePtr).
- `UserTypeRegistry`, similar to the operator registry
- `UserObject` which is the runtime representation of the user type (just a map of names -> IValues)
- `UserTypeValue` SugaredValue, to manage getattr and setattr while generating IR, plus compiler.cpp changes to make that work.
- Frontend changes to get `torch.jit.script` to work as a class decorator
- `ClassDef` node in our AST.
- primitive ops for object creation, setattr, and getattr, plus alias analysis changes to make mutation safe.

Things that definitely need to get done:
- Import/export, python_print support
- String frontend doesn't understand class definitions yet
- Python interop (using a user-defined type outside TorchScript) is completely broken
- Static methods (without `self`) don't work

Things that are nice but not essential:
- Method definition shouldn't matter (right now you can only reference a method that's already been defined)
- Class definitions can only contain defs, no other expressions are supported.

Things I definitely won't do initially:
- Polymorphism/inheritance
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17314

Differential Revision: D14194065

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: c5434afdb9b39f84b7c85a9fdc2891f8250b5025

add mutability to docs (#17454)

Summary:
Not sure the best way to integrate this…I wrote something that focuses on mutability "vertically" through the stack. Should I split it up and distribute it into the various sections, or keep it all together?
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17454

Differential Revision: D14222883

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 3c83f6d53bba9186c32ee443aa9c32901a0951c0

Remove usages of int64_t from native_functions.yaml

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17387

Differential Revision: D14185458

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: 5c8b358d36b77b60c3226afcd3443c2b1727cbc2

upload alias tracker graph for docs (#17476)

Summary:
as title
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17476

Differential Revision: D14218312

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 64df096a3431a6f25cd2373f0959d415591fed15

Temporarily disable select/topk/kthvalue AD (#17470)

Summary:
Temporarily disable them for perf consideration. Will figure out a way to do `torch.zeros(sizes, grad.options())` in torchscript before enabling these.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17470

Differential Revision: D14210313

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: efaf44df1192ae42f4fe75998ff0073234bb4204

Batch of expect file removals Remove dce expect files (#17471)

Summary:
Batch of removing expect test files
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17471

Differential Revision: D14217265

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 425da022115b7e83aca86ef61d4d41fd046d439e

Back out part of "Fix NERPredictor for zero initialization"

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17482

Reviewed By: david-y-lam

Differential Revision: D14216135

fbshipit-source-id: 2ef4cb5dea74fc5c68e9b8cb43fcb180f219cb32

Followup to #17049: change more instances of RuntimeError to IndexError

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17114

Differential Revision: D14150890

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 579ca71665166c6a904b894598a0b334f0d8acc7

Missing argument description (value) in scatter_ function documentation (#17467)

Summary: Update the docs to include the value parameter that was missing in the `scatter_` function.

Differential Revision: D14209225

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 5c65e4d8fbd93fcd11a0a47605bce6d57570f248

Throw exception when foxi is not checked out (#17477)

Summary:
Add check and provide useful warning/error information to user if foxi is not checked out.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17477

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14212896

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: 557247d5d8fdc016b1c24c2a21503e59f874ad09

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: ae3e05c2ee3af5df171556698ff1469780d739d1

simplify aliasdb interface (#17453)

Summary:
Stack:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;:black_circle:&nbsp; **#17453 [jit] simplify aliasdb interface**&nbsp;&nbsp;[:yellow_heart:](https://our.intern.facebook.com/intern/diff/D14205209/)

The previous "getWrites" API relies on the user to do alias checking, which is confusing and inconsistent with the rest of the interface. So replace it with a higher-level call.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17453

Differential Revision: D14209942

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: d4aff2af6062ab8465ee006fc6dc603296bcb7ab

fix list type unification (#17424)

Summary:
Previously we were unifying the types of lists across if block outputs. This now fails with Optional subtyping because two types which can be unified have different runtime representations.
```

            torch.jit.script
            def list_optional_fails(x):
                # type: (bool) -> Optional[int]
                if x:
                    y = [1]
                else:
                    y = [None]
                return y[0]

```
the indexing op will expect y to be a generic list, but it will find an intlist.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17424

Differential Revision: D14210903

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 4b8b26ba2e7e5bebf617e40316475f91e9109cc2

Restore current streams on dst device after switching streams (#17439)

Summary:
When switching back to `d0` from a stream on a different device `d1`, we need to restore the current streams on both `d0` and `d1`. The current implementation only does that for `d0`.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17439

Differential Revision: D14208919

Pulled By: mrshenli

fbshipit-source-id: 89f2565b9977206256efbec42adbd789329ccad8

update of fbcode/onnx to e18bb41d255a23daf368ffd62a2645db55db4c72 (#17460)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17460

Previous import was 4c091e048ca42682d63ccd3c1811560bc12b732d

Included changes:
- **[e18bb41](https://github.com/onnx/onnx/commit/e18bb41)**: Infer shape of the second output of Dropout op (#1822) <Shinichiro Hamaji>
- **[cb544d0](https://github.com/onnx/onnx/commit/cb544d0)**: Clarify dtype of Dropout's mask output (#1826) <Shinichiro Hamaji>
- **[b60f693](https://github.com/onnx/onnx/commit/b60f693)**: Fix shape inference when auto_pad  is notset (#1824) <Li-Wen Chang>
- **[80346bd](https://github.com/onnx/onnx/commit/80346bd)**: update test datat (#1825) <Rui Zhu>
- **[b37fc6d](https://github.com/onnx/onnx/commit/b37fc6d)**: Add stringnormalizer operator to ONNX (#1745) <Dmitri Smirnov>

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14206264

fbshipit-source-id: 0575fa3374ff2b93b2ecee9989cfa4793c599117

Fix variable checking in THCPModule_setRNGState (#17474)

Summary:
See https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16325/files#r259576901
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17474

Differential Revision: D14209549

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: 2ae091955ae17f5d1540f7d465739c4809c327f8

Fix reduction='none' in poisson_nll_loss (#17358)

Summary:
Changelog:
- Modify `if` to `elif` in reduction mode comparison
- Add error checking for reduction mode
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17358

Differential Revision: D14190523

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 2b734d284dc4c40679923606a1aa148e6a0abeb8

Apply modernize-use-override (4)

Summary:
Use C++11’s override and remove virtual where applicable.
Change are automatically generated.
bypass-lint
drop-conflicts

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14191981

fbshipit-source-id: 1f3421335241cbbc0cc763b8c1e85393ef2fdb33

Fix nonzero for scalars on cuda, to_sparse for scalars on cpu/cuda. (#17406)

Summary:
I originally set out to fix to_sparse for scalars, which had some overly restrictive checking (sparse_dim > 0, which is impossible for a scalar).

This fix uncovered an issue with nonzero: it didn't properly return a size (z, 0) tensor for an input scalar, where z is the number of nonzero elements (i.e. 0 or 1).
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17406

Differential Revision: D14185393

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: f37a6e1e3773fd9cbf69eeca7fdebb3caa192a19

Export ElementwiseLinear to ONNX (Mul + Add). (#17411)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17411

Reshape-based approach to support dynamic shape.
The first Reshape flatten inner dimensions and the second one recover the actual shape.
No Shape/Reshape will be generated unless necessary.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16716

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14094532

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: bad6a1fbf5963ef3dd034ef4bf440f5a5d6980bc

Add foxi submodule (ONNXIFI facebook extension)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17178

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D14197987

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: c21d7235e40c2ca4925a10c467c2b4da2f1024ad

Fix remaining -Wreturn-std-move violations in fbcode (#17308)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17308

In some cases there is still no RVO/NRVO and std::move is still needed. Latest
Clang gained -Wreturn-std-move warning to detect cases like this (see
https://reviews.llvm.org/D43322).

Reviewed By: igorsugak

Differential Revision: D14150915

fbshipit-source-id: 0df158f0b2874f1e16f45ba9cf91c56e9cb25066

add debug/release tip to cpp docs (#17452)

Summary:
as title. These were already added to the tutorials, but I didn't add them to the cpp docs.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17452

Differential Revision: D14206501

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 89b5c8aaac22d05381bc4a7ab60d0bb35e43f6f5

add pointer to windows FAQ in contributing.md (#17450)

Summary:
" ProTip! Great commit summaries contain fewer than 50 characters. Place extra information in the extended description."
lol
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17450

Differential Revision: D14206500

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: af7ffe299f8c8f04fa8e720847a1f6d576ebafc1

Remove ROIPooling (#17434)

Summary:
Fixes: #17399

It's undocumented, unused and, according to the issue, not actually working.

Differential Revision: D14200088

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: a81f0d0f5516faea2bd6aef5667b92c7dd012dbd