Fix deprecated: type() -> scalar_type()

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18394

Differential Revision: D14593890

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 92b9a8c22008341c0cc3b7a721bef1973c528daf

Added tensor size warning to F.mse_loss() (#18349)

Summary:
To address the issue of broadcasting giving the wrong result in `nn.MSELoss()` as mentioned here https://github.com/pytorch/pytorch/issues/16045 . In particular, the issue often arises when computing the loss between tensors with shapes (n, 1) and (n,)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18349

Differential Revision: D14594176

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f23ae68a4bf42f3554ad7678a314ba2c7532a6db

Fix For Requires Grad Infinite Loop (#18361)

Summary:
Previously, we would continue to run requires grad on a loop body when the outputs and inputs disagreed. This adds a check so that we don't continue running if the results haven't changed since the last run.

Fix for https://github.com/pytorch/pytorch/issues/18320
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18361

Differential Revision: D14584332

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 696b225f80a2036318540946428b525985a9e735

update magma instructions (#18410)

Summary:
fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/18389

cc: stas00
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18410

Differential Revision: D14594198

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: fb46ef77a36c90ad95e47f7066f5d32aa1f1370f

Removed some dead code (#18201)

Summary:
Removed some dead code.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18201

Differential Revision: D14555251

Pulled By: izdeby

fbshipit-source-id: f49640133ef4ae1b0306f7cec6655f23869cc6e7

Specialize optional tensor inputs to graphs in the JIT (#18360)

Summary:
This specializes optional tensor inputs to either a DimensionedTensorType or, when None is passed,
UndefinedTensor (aka AutogradZeroTensorType).
This works because we already have different specs and thus separate plans for the two cases.
It enhances the shape analysis - because now unwrapped optional tensors will have DimensionedTensorType with appropriate shape and required grad etc.
Also, when combined with "if-pruning" (which I understand #18259 works towards), we actually get much nicer concrete graphs, too.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18360

Differential Revision: D14590577

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: cac204a506d1d38b15703cbcc67a6b75fd4979f4

Move pyobj_ to TensorImpl (#18225)

Summary:
Currently, `THPVariable_Wrap(…)` and `THPVariable_NewWithVar(…)` depend on the existence of `pyobj_` in the autograd metadata of a Variable to convert the Variable to a Python tensor. However, after the Variable/Tensor merge, there will be Variables that don't contain autograd metadata, and to allow the conversion from non-autograd-meta Variable to a Python tensor we need to store the `pyobj_` outside of autograd metadata and in a place where it will always be available.

This PR makes it possible by moving `pyobj_` into TensorImpl, so that `THPVariable_Wrap(…)` and `THPVariable_NewWithVar(…)` can always access a Variable's `pyobj_` and convert the Variable to a Python tensor.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18225

Differential Revision: D14562616

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: 18d4aaace70eee6120abaf9276036d1f8f51b18d

Fix deprecated scalar type in ATen/native/Distributions.cpp

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18265

Differential Revision: D14577543

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 36674530b32366c51835e4073d7ba23d455d2fda

Revert D14446895: [C2] Implement rotated generate_proposals_op without opencv dependency (~2x faster)

Differential Revision:
D14446895

Original commit changeset: 847f2443e645

fbshipit-source-id: fc6ab5ee59e027f125f5ab0f7ee51ad7db37d4a4

Revert D14584266: [pytorch][PR] Better error message for tensor with grad as constant in tracing

Differential Revision:
D14584266

Original commit changeset: 4e7850dadc78

fbshipit-source-id: 3bb3b5006e469edff984c16e0ff8d5dac2862d88

Better error when module attr is used (#18164)

Summary:
Adds a suggestion to add to __constants__ when a torch.nn.Module attr is accessed
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18164

Differential Revision: D14580060

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 0c5adc21d7341a5691d4b45930947cb1ba84c8e8

Fix incorrect sparse add behavior when the sparse tensor has non-contiguous values (#18179)

Summary:
Currently, this code gives incorrect result:
```python
import torch
indices=torch.tensor([[7, 1, 3]])
values=torch.tensor([[1., 1., 1.],
               [1., 1., 1.],
               [1., 1., 1.]])
x = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(10, 3))
values=torch.tensor(1.).expand(3, 3)
y = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(10, 3))
z = x + y

tensor(indices=tensor([[7, 1, 3]]),
       values=tensor([[2., 1., 1.],
                      [1., 1., 1.],
                      [1., 1., 1.]]),
       size=(10, 3), nnz=3, layout=torch.sparse_coo)
```

This PR fixes the bug by adding special handling for sparse tensors with non-contiguous values in the addition function (specifically, by cat'ing the indices and values together).

This PR closes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17950 and https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17919.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18179

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14569591

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: f5a14c4a31337fc95eab64596212066b4fb18b1a

Implement rotated generate_proposals_op without opencv dependency (1.8x faster) (#18010)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18010

[C2] Implement rotated generate_proposals_op without opencv dependency.

Reviewed By: newstzpz

Differential Revision: D14446895

fbshipit-source-id: 847f2443e645f8cae1327dfbaa111c48875ca9be

Remove empty file (actual file_check.cpp resides in torch/csrc/jit/testing) (#18303)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18303
ghimport-source-id: 66f4402075b123e36c6ffdf806b7c93187a1a58a

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18307 Convert test_recursive_cse to use Filecheck inline annotations.
* #18306 [Filecheck] Add a feature to parse check annotations from string.
* #18305 Add python bindings for parseIR.
* **#18303 Remove empty file (actual file_check.cpp resides in torch/csrc/jit/testing)**

Differential Revision: D14586003

fbshipit-source-id: a13e57bd4302e4d3f06198068d525de25e2aa8b3

Turn script_type_parser into a class (#18211)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18211
ghimport-source-id: 73b81e9ec631937b14db1da10991831788a6894b

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18296 [jit] Add namespacing for ScriptClasses
* #18284 [jit] make test module hook use save/load
* **#18211 [jit] Turn script_type_parser into a class**
* #18148 [jit] python interop for script classes

If we are namespacing classes, the type parser will need to carry around
some state about which namespaces to look in. This PR just wraps it in a
class in preparation.

Also, subscriptToType can no longer be static, since parseTypeFromExpr
may give different results depending on the namespaces available, so
it's been made a regular function instead of a static map lookup.

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D14581128

fbshipit-source-id: 711315472ccde1920abf9fdb5a871ac27fb86787

python interop for script classes (#18148)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18148
ghimport-source-id: 40a9d745dc9aeba53d098743323fcbd50ca65137

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18148 py interop**

Support for converting classes between the Python–TorchScript boundary. Like other TorchScript values, ScriptClasses are native Python values when used in Python and IValues when used in TorchScript.

Notably, there is a copy across this boundary, which will be surprising to users who will expect standard Python reference semantics. I have some ideas for fixing that, but it's a more involved process.

Reviewed By: jamesr66a

Differential Revision: D14526259

fbshipit-source-id: 5916e3032488a42dc7da756c1826d7c040a21ebd

Better error message for tensor with grad as constant in tracing (#18298)

Summary:
Fix for https://github.com/pytorch/pytorch/issues/17583

There's an unrelated issue right now causing a segfault when printing tensor so that might have to fixed first for this to land
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18298

Differential Revision: D14584266

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 4e7850dadc78ef1e98ad40b9d8adc0fef42acf48

Support for basic list comprehensions (#17267)

Summary:
Supports the following syntax:
```
        torch.jit.script
        def comp(l):
            # type: (List[float]) -> List[float]

            n = [x * 3 for x in l]
            return n
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17267

Differential Revision: D14581119

Pulled By: Krovatkin

fbshipit-source-id: 6fd091a8a9ab607386ac58fda6ad88bf8aea380e

Make it possible to trigger XLA/slow tests via commit message. (#18345)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18345
ghimport-source-id: 9649d76bb194866859d62e6ba2a3a265c96ebba5

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18345 Make it possible to trigger XLA/slow tests via commit message.**

Four variants are supported: `[xla ci] [ci xla] [xla test] [test xla]`; substitute
xla with slow for slow tests.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14584557

fbshipit-source-id: fcbfdfb28246823135bb3d3910baae073d16e81d

Avoid refcount when looking up dispatch key

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18294

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14512979

fbshipit-source-id: 45e548974f06184c375c2bb8339e3049a4ebd880

Fix DCHECK to handle dangling else (#18295)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18295

Replace "if (false)" with "while (false)" which fixes potential dangling else issue as shown in added test case.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14569608

fbshipit-source-id: 407052db9182ce27b7a59841e90fa50d3eca262e

Allow fusion of float function arguments (#18087)

Summary:
so that functions like `def fn(x, p:float)` can be fused. Fixes #9940 and #11186. Fuses only float (not integer) arguments to simplify assembling arguments for fusion launch.
CPU fusion is disabled in CI and this won't be tested, but I tested it locally.
cc t-vi, apaszke
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18087

Differential Revision: D14581206

Pulled By: wanchaol

fbshipit-source-id: ccb0cf79b1751706f9b2cdf1715115eae5a39fb6

Fix error reporting in NVRTC use of the fuser (#18327)

Summary:
Two functions were not directed ad NVRTC.
It's a bit hard to test this, as the fuser usually produces correct code - unless I try to hack on it. :)
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18327

Differential Revision: D14579285

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 1be7ba461cc473d514ba619507742a47d4d7c97e

Using sqrt for better precision in cosine_similarity (#18250)

Summary:
address comment in #18168 .
Testing in CI...
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18250

Differential Revision: D14568601

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 39fbbdb08743b53fa665c7e88e4750cbe0976ec7

Fix alignment issues for Fake BFP16 fp32 -> bfp16 rounding routines (#18321)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18321

As title.

Reviewed By: jspark1105

Differential Revision: D14575512

fbshipit-source-id: 0e33cdab54b1aef8b67f0b4c366692c5dbdf631d

Untangle internal build python and cpp dependencies

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18326

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14576294

fbshipit-source-id: 186ce1e3d026d962b7386f861eddf093f583a878

Caffe2: crash op (#18207)

Summary:
this is handy when testing various core dump related
things. If in the future we want to unit test our future gdb debugger
extensions, we can use this op to generate a core dump for us within a
unit test.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18207

Differential Revision: D14482186

Pulled By: salexspb

fbshipit-source-id: 39a9fffbdd4bd083597f544d1c783a82cf023a89

caffe2 - Util to cleanup external inputs and outputs from a NetDef (#18194)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18194

Add a util method to cleanup external inputs and outputs from a NetDef

The following conditions will be met after the modification
- No duplicate external inputs
- No duplicate external outputs
- Going through list of ops in order, all op inputs must be outputs
from other ops, or registered as external inputs.
- All external outputs must be outputs of some operators.

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D14528589

fbshipit-source-id: c8d82fda1946aa3696abcbec869a4a8bb22f09b6

End to end hack to call server side Caffe2 ops (#18267)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18267

Motivation: we don't actually want to use it for real under any circumstances. This is an idea to unblock our internal progress and parallelize workstreams. We can easily define schemas for all ops in question and implement forwarding to C2 ops which is NOT going to be performant. Then several things can be happening in parallel:
* move code of ops outside of C2 ops that depend on protobuf into c10
* development of optimization/fusion passes
* building python-level wrappers with clean API
* improving perf

This demonstrates, Relu, quant, dequant. It seems to cover all use cases necessary (maybe except weights prepacking). Ideally I'd demonstrate Conv, but will get to it later in a separate PR (contributions welcomed)

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14531232

fbshipit-source-id: 4cd4a71ae0cb373c6c0e81f965c442b82a1b4069

Optimize MomentumSGDUpdate maximum block size and make it templated

Summary: Removing the maximum number of blocks limit from the operator and making the nesterov parameter templated to remove branching.

Reviewed By: BIT-silence

Differential Revision: D14567003

fbshipit-source-id: 394c2039ee214adc6ccd2e562e4e9563d307131f

Add test for #17271 (torch.exp incorrect for 2**31 size tensor) (#18292)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18292
ghimport-source-id: a3e96584db0eef7b6202a1211808f9f6e59dd529

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18292 Add test for #17271 (torch.exp incorrect for 2**31 size tensor)**
* #18291 Correctly call superclass setUp in TestCase subclasses.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14567642

fbshipit-source-id: c60ee7597a86f5d2c5c0b72cb106f17815950427

Correctly call superclass setUp in TestCase subclasses. (#18291)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18291
ghimport-source-id: d6e95e899bd320407967df41435801e54864ba62

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18292 Add test for #17271 (torch.exp incorrect for 2**31 size tensor)
* **#18291 Correctly call superclass setUp in TestCase subclasses.**

This makes PYTORCH_TEST_SKIP_FAST work correctly for more
tests, reducing the wasted testing effort on our slow_test job.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14567643

fbshipit-source-id: 40cf1d6556e0dd0a0550ff3d9ffed8b6000f8191

Verify def before infer fensor (#18129)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18129

A lot of tensor interference function assume the operator passes the schema.
So call Verity to make sure this is actually the case.

Created diff before to add checking in Concat (https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17110), but I encountered lot more places where this is assumed (for example ElementwiseOpShapeInference)

Reviewed By: mdschatz

Differential Revision: D14503933

fbshipit-source-id: cf0097b8c3e4beb1cded6b61e092a6adee4b8fcb

add more Python interface functions to make quantization simpler (#18246)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18246

Simplifies histogram collection and quantization process.

Histogram collection before this diff was something like this
```
from caffe2.quantization.server import dnnlowp_pybind11
...
dnnlowp_pybind11.ObserveHistogramOfOutput(hist_file)
for ...
   workspace.RunNet(predict_net)
dnnlowp_pybind11.ClearNetObservers()  # This is to trigger Stop function in the observer to dump out histogram file but this can have unintended consequence of also clearing all the other useful observers we attached
```

After this diff we can
```
workspace.CreateNet(predict_net)  # Note we need to create net to have a net to attach observer
histogram_observer = dnnlowp_pybind11.AddHistogramObserver(predic_net, hist_file)
for ...
   workspace.RunNet(predict_net)
predict_net.RemoveObserver(histogram_observer)
```

Choosing quantization parameters of weights before this diff was something like this
```
dnnlowp_pybind11.ObserveHistogramOfOutput(weight_hist_file)
workspace.RunNetOnce(init_net)
dnnlowp_pybind11.ClearNetObservers() # Has same issue as the histogram collection example above

dnnlowp_pybind11.RegisterQuantizationParamsWithHistogram(
    weight_hist_file, is_weight=True, qparams_output_file_name=qparams_file
)
workspace.CreateNet(init_net, overwrite=True)
dnnlowp_pybind11.ClearNetObservers()

logger.info("Loading quantization params from {}".format(qparams_file))
blobs_to_qparams = {}
with open(qparams_file) as f:
    lines = f.readlines()
for line in lines:
    op_id, op_type, output_id, tensor_name, mini, maxi, scale, zero_point, precision = (
        line.split()
    )
    op_id = int(op_id)
    output_id = int(output_id)
    op = net.Proto().op[op_id]
    if op_type != op.type or op.output[output_id] != tensor_name:
        print(
            "Corrupt qparams file {} {} {} {} {}".format(
                qparams_file, op_type, op.type, op.output[output_id], tensor_name
            )
        )
    blobs_to_qparams[tensor_name] = QuantizationParam(float(scale), int(zero_point))

```

After this diff this can be simplified to
```
blobs_to_qparams = {}
for op in init_net.Proto().op:
    for output in op.output:
        scale, zero_point = dnnlowp_pybind11.ChooseQuantizationParams(output)
        blobs_to_qparams[output] = QuantizationParam(scale, zero_point)
```

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D14544694

fbshipit-source-id: 4fd06cd63256201e2e9d15c39f503138d1be53c2

add fbgemm fp16 (fbfcpacked) support, add global_init_net in predictor_export_meta (#18257)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18257

support adding op in global_init_net. because pred_init_net is per thread, and just doesn't cut it.

Reviewed By: jspark1105

Differential Revision: D14552695

fbshipit-source-id: 53dd44c84ad019019ab9f35fc04d076b7f941ddc

update of fbcode/onnx to c05f2ae412daf8fd64136ca354b97ccf73e0ea6c (#18285)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18285

Previous import was 96c58ceeacf0f2b73d752e413e4fd78787a12da3

Included changes:
- **[c05f2ae4](https://github.com/onnx/onnx/commit/c05f2ae4)**: update both core and ml docs (#1879) <Lu Fang>
- **[f895279b](https://github.com/onnx/onnx/commit/f895279b)**: fix the problems introduced in previous PRs in operator registration (#1878) <Lu Fang>
- **[f6f80657](https://github.com/onnx/onnx/commit/f6f80657)**: Skip the schema check on ops in non-standard domain (#1876) <Lu Fang>
- **[8c8be722](https://github.com/onnx/onnx/commit/8c8be722)**: Introduce Function Body Helper  (#1868) <Sherlock>
- **[b605eafb](https://github.com/onnx/onnx/commit/b605eafb)**: Support down sampling for Upsample with scales < 1. (#1773) <Ke Zhang>
- **[47f7aa71](https://github.com/onnx/onnx/commit/47f7aa71)**: Remove scaledtanh (#1866) <Ashwini Khade>
- **[4dfc56de](https://github.com/onnx/onnx/commit/4dfc56de)**: Add Ceil support for Max and Average Pooling (#1860) <Lara Haidar>
- **[552a8efc](https://github.com/onnx/onnx/commit/552a8efc)**: Add testcase generator for functions (#1862) <Raymond Yang>
- **[fdb978a5](https://github.com/onnx/onnx/commit/fdb978a5)**: Promote Thresholded Relu Op (#1856) <Ashwini Khade>
- **[ce332628](https://github.com/onnx/onnx/commit/ce332628)**: Update Slice with dynamic input & optional input steps (#1836) <Bowen Bao>
- **[3a9a8787](https://github.com/onnx/onnx/commit/3a9a8787)**: Merge function into opschema (#1834) <Raymond Yang>
- **[3dbf8fe9](https://github.com/onnx/onnx/commit/3dbf8fe9)**: Handle string comparision represented as np.objects (#1851) <Dmitri Smirnov>
- **[3b0d3bb2](https://github.com/onnx/onnx/commit/3b0d3bb2)**: remove global variable in header file (#1850) <Lu Fang>
- **[1cca8733](https://github.com/onnx/onnx/commit/1cca8733)**: bump the version for drop out - fix the issue that the version was not bumped when changing its type constraint declaration. (#1848) <Ke Zhang>
- **[1ec81bc6](https://github.com/onnx/onnx/commit/1ec81bc6)**: Change TopK operator to allow dynamic 'k' (#1829) <Hariharan Seshadri>
- **[a89a4a16](https://github.com/onnx/onnx/commit/a89a4a16)**: Remove exp op: Affine, ImageScaler,ParametricSoftplus, Crop. (#1832) <Ke Zhang>

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D14566202

fbshipit-source-id: b1e5912ae6887e2865fc628363071e2b9938dfa4

Cleanup TorchScript rst docs (#18234)

Summary:
* Adds more headers for easier scanning
* Adds some line breaks so things are displayed correctly
* Minor copy/spelling stuff
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18234

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14567737

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 046d991f7aab8e00e9887edb745968cb79a29441

Replace the remaining usages of IntList in caffe2 to IntArrayRef

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18282

Differential Revision: D14569269

Pulled By: bddppq

fbshipit-source-id: 5fc33701b83f9efdec4b456d2691764831d10e7f

Blacklist certain op types when doing bound shape inference (#18290)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18290

Some such as `Tile` will mess up our tracking of batch size and for now it makes sense to stop the shape inference on these ops so that we don't lower it and downstream ops without proper batch info.

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D14463550

fbshipit-source-id: 2792481efa540f2a7dd310e677c213860c3053ca

Fix use of c10::guts::apply (#18159)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18159

In some instances, the call to forward could clash with std::forward. Fully qualify it to make sure it gets the right one

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14512189

fbshipit-source-id: 6242607dbe54fcdb93229c1a4aaee8b84a88caa1

Allow using C10_DECLARE_TENSOR_TYPE and C10_DEFINE_TENSOR_TYPE from any namespace (#18158)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18158

They didn't work when called from other namespaces before because they didn't fully specify the c10 namespace.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14512187

fbshipit-source-id: a496b89a1bbe2b56137cfae03ab94a60f38d7068

Move schema inference to c10 (#18090)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18090

This schema inference is needed by the c10 operator registration mechanism. Move it to c10.
It is going to be used by diffs stacked on top.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14491454

fbshipit-source-id: 0f8ddcdbd91467c8347d315dd443a1ca8b216481

Allow registering same operator schema multiple times (#18038)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18038

Now that we have named overloads, we can allow registering the same function schema multiple times and just check it's identical.

This is going to be used in custom op registration since they register the schema every time a kernel is registered.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14467494

fbshipit-source-id: 2c26cf72a64b65f120afe05e989302ec42597515

Rename trtrs to triangular_solve (#18213)

Summary:
Changelog:
- Renames `trtrs` to `triangular_solve` to remain consistent with `cholesky_solve` and `solve`.
- Rename all tests, fix callsites
- Create a tentative alias for `triangular_solve` under the name `trtrs`, and add a deprecation warning to not promote usage.
- Move `isnan` to _torch_docs.py
- Remove unnecessary imports
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18213

Differential Revision: D14566902

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 544f57c29477df391bacd5de700bed1add456d3f

Fix contribution_guide docs (#18237)

Summary:
Fixes Typo and a Link in the `docs/source/community/contribution_guide.rst`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18237

Differential Revision: D14566907

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 3a75797ab6b27d28dd5566d9b189d80395024eaf

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: 80b00c33e6f6c7cfa08f645cd33419f6545f45d2

Optimize group_norm_op (#17945)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17945

Optimize group_norm_op

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D14419908

fbshipit-source-id: 4024b5c5dbeff97f4f026d61fc44af1f0e98ed68

Enable running of slow tests in CI. (#18236)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18236
ghimport-source-id: 2bb80d017c2ea833669a2d55b340a922b2d44685

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18236 Enable running of slow tests in CI.**
* #18231 Add a decorator for marking slow tests.

These tests only run on master, as they are slow.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14563115

fbshipit-source-id: f54ddef4abedc7e872e58657fc9ac537952773d0

Run clang-format on torch/csrc/distributed/c10d

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18255

Differential Revision: D14563072

Pulled By: pietern

fbshipit-source-id: bd83f90ae949b14bc95f4009ba12319c9b7936d0

Shut up compiler about unused the_type. (#18278)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18278
ghimport-source-id: 3c35f6e7229c3c2b3a27d96370d7c05fad58365e

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18278 Shut up compiler about unused this_type.**

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14563050

fbshipit-source-id: 4b516f6c9ef3784d1430f793f304066c351b1a93

Add a decorator for marking slow tests. (#18231)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18231
ghimport-source-id: 78c230f60c41877fe91b89c8c979b160f36f856b

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18231 Add a decorator for marking slow tests.**

The general strategy:
- It's a normal skip decorator, which triggers a skip if
  PYTORCH_TEST_WITH_SLOW is not set.
- It also annotates the method in question that says it's
  slow.  We use this to implement a catch-all skipper in
  setUp that skips all non-slow tests when
  PYTORCH_TEST_SKIP_FAST is set.

I added a little smoketest to test_torch and showed that I get:

```
Ran 432 tests in 0.017s
OK (skipped=431)
```

when running with PYTORCH_TEST_WITH_SLOW=1 and PYTORCH_TEST_SKIP_FAST=1

CI integration coming in later patch, as well as nontrivial uses of
this decorator.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14544441

fbshipit-source-id: 54435ce4ec827193e019887178c09ebeae3ae2c9

lint changes

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18276

Differential Revision: D14563385

Pulled By: ifedan

fbshipit-source-id: 12a51dbdb7b9e96be9fefa21fe298796b1ae6b58

move median to ATen (#17637)

Summary:
This moves median to ATen.

- median with dimension reduces to kthvalue
- median without dimension (aka medianall) is implemented in parallel to kthvalue because we would not want to reshape (copying for non-contiguous) and then copy again in kthvalue. We can sue the helper functions we moved from kthvalue.
- `median_cuda` was accidentally already put into ATen in #17544.
- The quickselect algorthm without indices for CPU in TH is now obsolete and removed.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17637

Differential Revision: D14346510

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: c07ad144efbd6b4194179bb1c02635862521d8cb

Fix B903 lint: save memory for data classes with slots/namedtuple (#18184)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18184
ghimport-source-id: 2ce860b07c58d06dc10cd7e5b97d4ef7c709a50d

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18184 Fix B903 lint: save memory for data classes with slots/namedtuple**
* #18181 Fix B902 lint error: invalid first argument.
* #18178 Fix B006 lint errors: using mutable structure in default argument.
* #18177 Fix lstrip bug revealed by B005 lint

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14530872

fbshipit-source-id: e26cecab3a8545e7638454c28e654e7b82a3c08a

Fix B902 lint error: invalid first argument. (#18181)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18181
ghimport-source-id: 9c23551584a1a1b0b7ac246367f3a7ae1c50b315

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18184 Fix B903 lint: save memory for data classes with slots/namedtuple
* **#18181 Fix B902 lint error: invalid first argument.**
* #18178 Fix B006 lint errors: using mutable structure in default argument.
* #18177 Fix lstrip bug revealed by B005 lint

A variety of sins were committed:
- Some code was dead
- Some code was actually a staticmethod
- Some code just named it the wrong way
- Some code was purposely testing the omitted case

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14530876

fbshipit-source-id: 292a371d9a76ddc7bfcfd38b6f0da9165290a58e

Fix B006 lint errors: using mutable structure in default argument. (#18178)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18178
ghimport-source-id: 667ee76b418f505fa64b863e52a603c508dcd1bf

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18184 Fix B903 lint: save memory for data classes with slots/namedtuple
* #18181 Fix B902 lint error: invalid first argument.
* **#18178 Fix B006 lint errors: using mutable structure in default argument.**
* #18177 Fix lstrip bug revealed by B005 lint

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14530874

fbshipit-source-id: 38f4456a085bfe55f2a96fff53028ebd0d621604

Two amendments for the shape analysis (#18271)

Summary:
Two small refinements to the shape analysis:
- `detach` can set requires grad to false for dimensioned tensors (not sure if I would also need to deal with Complete?).
- add `batch_norm_stats`.

I noticed these while looking at what's going on when trying to code batch norm manually. (Hi wanchaol )
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18271

Differential Revision: D14561303

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 64a6879392e77403c44f2ed82f84b6397754d0ea

Fix lstrip bug revealed by B005 lint (#18177)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18177
ghimport-source-id: fbbf915b66762fc88bc5b541464e71ba27500958

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* #18184 Fix B903 lint: save memory for data classes with slots/namedtuple
* #18181 Fix B902 lint error: invalid first argument.
* #18178 Fix B006 lint errors: using mutable structure in default argument.
* **#18177 Fix lstrip bug revealed by B005 lint**

lstrip() doesn't strip a prefix; it strips all of the characters
in the passed in string.  B005 lint revealed this.  Replaced with
substring operation.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14530873

fbshipit-source-id: 13b3438fcc3cce13b5110730dc3d0b528a52930f

Backward function for torch.cdist

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17173

Differential Revision: D14111482

Pulled By: ifedan

fbshipit-source-id: d72cfd53c29d0f8cf5f8ad1148d14f3d5abd938e

Fix ONNX symbolic for argmin and argmax (#18261)

Summary:
Fix the problem introduced in https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17103
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18261

Reviewed By: bddppq

Differential Revision: D14558781

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: 7bb50072e77d1d7b2a93f4011fa1362f26e9df1c

Update math::Transpose to support tensor with size > 2G (#17670)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17670

Update math::Transpose to support tensor with size > 2G

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

Differential Revision: D14313624

fbshipit-source-id: 0b4a85b913972e5a8981f0d40d0c539407b98f30

handle dst_bin_width==0 case properly (#18240)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18240

For rare cases when dst_bin_width == 0 we should just put all numbers to an arbitrary bin.

Reviewed By: csummersea

Differential Revision: D14544685

fbshipit-source-id: 02d04ff8bd1555d6cf7e7eeb1196a4ab3325a9e5

Revert D14114134: [asr] add fbgemm fp16 (fbfcpacked) support, add global_init_net in predictor_export_meta

Differential Revision:
D14114134

Original commit changeset: 112bb2ceb9d3

fbshipit-source-id: 763262c1b78eed88a653caad5adc27d97feb43aa

Cleanup arg{min, max} (#17103)

Summary:
Why do we need this workaround? `PythonArgParser` handles these two cases well.

The discussion started at https://github.com/pytorch/pytorch/pull/6201#issuecomment-378724406. The conclusion at that time by goldsborough was:

> Because we wanted to allow `dim=None` in Python and route to a different function. Essentially the problem was wanting to wrap the C++ function in Python. AFAIK there is no way of translating `dim=None` behavior into C++? So Richard and I came up with this strategy

Maybe at that time `PythonArgParser` was not powerful enough to handle the routing of two function with same name but different C++ signature.

Will keep an eye on the CI.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17103

Differential Revision: D14523503

Pulled By: VitalyFedyunin

fbshipit-source-id: cae3e2678062da2eccd93b51d4050578c7a9ab80

Added the exception of ignore_index (#18117)

Summary:
Fix #17801 to add an exception regarding `ignore_index` in the documentation for `torch.nn.CrossEntropyLoss` and `torch.nn.NLLLoss`

If any other files/functions are hit, I'd be glad to incorporate the changes there too! 😊
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18117

Differential Revision: D14542079

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 7b918ac61f441dde7d3d6782d080c500cf2097f1

Add .get() for dicts (#18238)

Summary:
Fixes #18232
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18238

Differential Revision: D14546689

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: ed021e6f54c891d6c734c8f2345f4e83a3c6c905

Update nccl submodule to 2.4.2 (#17883)

Summary:
Didn't test this. Let's see what happens.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17883

Differential Revision: D14547470

Pulled By: pietern

fbshipit-source-id: c35d232f6bcc5a2dce55da636a0acbea5c2725d8

Reinstate ncclCommDestroy (#17943)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17943

Together with xw285cornell came up with a solution for static destruction
order fiasco that caused the NCCL context to be destroyed **after**
the CUDA context was already destroyed. In this commit we destroy all
cached NCCL contexts as soon as the last NCCL related Caffe2 operator
instance is destructed, thereby avoiding a dependency on static
variable destruction.

Reviewed By: xw285cornell

Differential Revision: D14429724

fbshipit-source-id: fe5ce4b02b1002af8d9f57f6fa089b7a80e316ce

Enable autograd to recognize the XLA backend as one providing multiple devices (#17847)

Summary:
…e devices, while not being CUDA/HIP.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17847

Differential Revision: D14545634

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 417181bf2ff4f8978544afe2fb6b042e787854ed

add fbgemm fp16 (fbfcpacked) support, add global_init_net in predictor_export_meta (#17905)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17905

support adding op in global_init_net. because pred_init_net is per thread, and just doesn't cut it.

Reviewed By: jspark1105

Differential Revision: D14114134

fbshipit-source-id: 112bb2ceb9d3d5e663dd430585567f4eaa2db35f

fixed typo in shape_analysis.cpp (#18227)

Summary:
cc: VitalyFedyunin
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18227

Differential Revision: D14541764

Pulled By: VitalyFedyunin

fbshipit-source-id: 9477deb1a99e6581f15a4de4d7631d747f56f3a6

Retain the parameter names in ONNX exporter (#17551)

Summary:
So, we will keep the names of ONNX initializers the same as the names in PyTorch state dict.

Later, we will make this as the default behavior.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17551

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D14491920

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: f355c02e1b90d7ebbebf4be7c0fb6ae208ec795f

Fix typo in docstring

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18216

Differential Revision: D14539824

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 490b72951a75f3f8b949a2d692d660a3693ee98a

Add batched version of trtrs (#18025)

Summary:
- Remove single batch TH/THC implementations
- Remove `_batch_trtrs_lower` from `multivariate_normal`
- Add tests for batched behavior
- Modify trtrs_backward to accommodate for batched case
- Modify docs

In a future PR, this will be renamed to `triangular_solve`.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18025

Differential Revision: D14523004

Pulled By: ifedan

fbshipit-source-id: 11c6a967d107f969b60e5a5c73ce6bb8099ebbe1

Remove GLOO usage when USE_GLOO is OFF

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18203

Differential Revision: D14540520

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f1c96cc563ed1e913040e3e16b109d3e3030128c

Enable 32 bit CPU build on Windows

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18176

Differential Revision: D14539884

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 0e4bd9c1ef1830cd9bcc40df36b87534f61def08

Correct cmake flags passing (#18217)

Summary:
Fixes #18214.

According to the CMake manual, we should pass the arguments first, and put the directory as the last element. Otherwise, these flags may not be passed correctly.

Reference:
1. https://cmake.org/cmake/help/latest/manual/cmake.1.html#synopsis
2. https://stackoverflow.com/a/27169347
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18217

Differential Revision: D14540588

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: a027f585dde66c5da7bbbe584fa42c3e56027d59

Add python_variable._is_view for debugging. (#18197)

Summary:
I don't know if we actually want to expose this or not, but it's useful for debugging.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18197

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14530712

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 98fdba9cf113738f0db3a198c49365de536b9919

Do not apply these explicit unroll pragmas for ROCm. (#18204)

Summary:
Loop analysis indicates that there is a runtime trip count and hence
unrolling cannot take place.

This will silence compile-time warnings we have been observing with recent ROCm releases.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18204

Differential Revision: D14539875

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: a7ea7f2a95603754296b76a6b62a154f56f4ad4d

Copy-edit CONTRIBUTING and update. (#18131)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18131
ghimport-source-id: 473dae70f6c236d317bec77d894310c0aa0376ec

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18131 Copy-edit CONTRIBUTING and update.**

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14505049

fbshipit-source-id: 02aeae33c0049889243c56dd0d761487dac2351e

fix cosine_similarity (#18168)

Summary:
fixes #18057 according to colesbury 's suggestion. Thanks!
cc: ezyang
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18168

Differential Revision: D14520953

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 970e6cfb482d857a81721ec1d0ee4a4df84a0450

Breakup test misc pt2 (#18191)

Summary:
Further breakup test_misc.h. The remaining tests don't directly map to a jit file so I left them in test_misc.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18191

Differential Revision: D14533442

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 7f538ce0aea208b6b55a4716dfcf039548305041

Add serialization docs to jit/README (#17951)

Summary:
Documents the serialization format for `torch.jit.save`. Some of the info is copied from houseroad's internal doc.

[Formatted Markdown](https://github.com/driazati/pytorch/blob/serial_docs/torch/csrc/jit/README.md)

Also refactors the readme to have a heading hierarchy + table of contents
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17951

Differential Revision: D14531644

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: cbcd9462054cc9f8a2f8cea2c98d8aba4e7d227c

Turn on Travis builds for ghstack PRs. (#18193)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18193
ghimport-source-id: 540859cf0b238a9832f45b3f4c2351e3343fc1a2

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18193 Turn on Travis builds for ghstack PRs.**

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14529945

fbshipit-source-id: 4476e996e311a04f2a997ca9b7c4cf2157dd6286

do not throw when unicode is seen in pull request info (#18195)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18195
ghimport-source-id: 05102cb115c6bd6d141f51905e20155bcd79a908

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18195 [build] do not throw when unicode is seen in pull request info**

Differential Revision: D14529707

fbshipit-source-id: 2f6a31b01b3a9b044fd24be466cc5325b70929ad

Delete bugbear from Python 2 lint. (#18192)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18192
ghimport-source-id: 9523a09d7ec202ef08cf0ecdf48c42739ea6b0ce

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18192 Delete bugbear from Python 2 lint.**

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Differential Revision: D14529240

fbshipit-source-id: 1a433b53dd38d1c455e8c0750d97c594ac51ef09

Support attributes when emitting function calls (#18156)

Summary:
The type of each `initial_ivalue` is completely known at some point but that information is discarded by the time a call to it is emitted. This PR is kind of a hack, as a better (longer) solution, the method should know about the type of each initial value.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18156

Differential Revision: D14525768

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 52d53e9711a07a4551c988bd95fe997e654aa465

Customized pin_memory for PackedSequence (#18079)

Summary:
fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/18078
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18079

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14521192

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: cec773a3a6f2c405a0d9701e213b7caf81649181

Enable flake8-bugbear line length checking. (#18138)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18138
ghimport-source-id: be62a71ef98714e6f168a00f84120f612363528e

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18138 Enable flake8-bugbear line length checking.**

flake8-bugbear's line length checker (B950) which permits violations
of up to 10% but specifies the "true" limit when you go over.

I had to ignore a bunch of flake8-bugbear's other checks when I
turned this on.  They're good checks though (they're turned on
in fbcode) and we should fix them eventually.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D14508678

fbshipit-source-id: 2610ecc0dd43cc0788d77f4d024ebd85b26b8d41

fix bug in alias analysis (#18146)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18146
ghimport-source-id: 4b061c27c5c44ef0d06066490ed16cab3d0c7a64

Stack from [ghstack](https://github.com/ezyang/ghstack):
* **#18146 [jit] fix bug in alias analysis**

We handled hasWriters() incorrectly in the case of wildcards. There's
even a comment describing the correct behavior. Sad!

Much thanks to t-vi for tracking this down and suggesting the fix!

Differential Revision: D14524208

fbshipit-source-id: 8010b54257241bd64013a0d0a8b6e7d22d8c70af

Add backend checks to solve methods (gesv, cholesky_solve) (#18116)

Summary:
Changelog:
- Incorporate a simple backend check in the linearSolveCheckInputs function in LinearAlgebraUtils.h
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18116

Differential Revision: D14504469

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 7402b6dbaa8d73048946613b806d54f68bcbd8f4

fix -Wsign-compare warnings for some files inside c2 (#18123)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18123

the motivation of this fix is to resolve things like:
for(auto i = 0; i < N; i++) where N is bigger than int32

These instances of comparison were found by enabling -Wsign-compare

There are way too many things to fix, so issuing this as a series of fixes

The plan is to fix all these issues and then enable this flag into Caffe2 to catch future instances

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D14497094

fbshipit-source-id: bca3927a2188bd33a508fa503ba221c220cdaefe

SGD: remove unneeded multiply-add initialization operations (#18114)

Summary:
The momentum buffer is initialized to the value of
d_p, but the current code takes the long way to do this:
1. Create a buffer of zeros
2. Multiply the buffer by the momentum coefficient
3. Add d_p to the buffer

All of these can be collapsed into a single step:
1. Create a clone of d_p
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18114

Differential Revision: D14509122

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 4a79b896201d5ff20770b7ae790c244ba744edb8

specialized CUDA impl for dropout in AD (#17756)

Summary:
In aten we have a _fused_dropout implementation for CUDA case. As ngimel suggested if we discard it in JIT AD, it hurts performance.

It doesn't seem ideal to include backend specific implementation in AD, but this is helpful to prevent performance regression atm.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17756

Differential Revision: D14368999

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 9a371c5020f630e8f6e496849ec9772b6f196169

Fix underflow issue with dirichlet sample (#17488)

Summary:
Addresses #15738, using fritzo's suggestion. This adds a `torch._sample_dirichlet` method in `Distributions.cpp` and `Distributions.cu`.
 - For CPU, this leads to no perf hit since all we do is to promote the `alpha` to double when getting the gamma samples (the gamma sampler anyways uses `accscalar_t`(double for CPU)) and cast it back to float32 on return.
 - I have added an analogous method for CUDA as well, but the default sampler for CUDA uses scalar_t for efficiency, so I have kept it as that. With this, I do not see the bias towards 1 as reported in #15738 with `float32`, but there is a spurious mode at 0.5, as would be expected. Users would need to explicitly use `float64` for GPU to not see the spurious mode at 0.5. (EDIT: see note below, it appears that the bias issue is still there for certain builds).

Added some tests and checked that there is no perf regression. My experience with C++ is very limited, so apologies in advance if I missed something basic. cc. ailzhang, fritzo, fmassa
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17488

Differential Revision: D14410301

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 62b2f694b4642685eab06db96d74ce28e05c3992

Kill Backend constructor of TensorOptions. (#18137)

Summary:
It's wrong and unused.  Use one of the many other constructors instead :).
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18137

Differential Revision: D14508364

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 19c6ff78ad9d9221d0874425edd02b78627c4ca7

Remove deviceTypeToBackend, which is underspecified. (#18135)

Summary:
There are multiple backends for a device type, so we just kill this function.
Also, kill an getNonVariableType instance which was also underspecified.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18135

Differential Revision: D14507474

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: fc791a76d4b851b23d09a070725f3838621eb13d

Stop generating unimplemented type methods. (#18144)

Summary:
This gets rid of 'aten_sparse' which was used at one time with legacy THS code, but is now only overloaded in native_parse.py.
The way that 'aten_sparse' worked was wonky -- it extended all backends (default [CPU, CUDA]) to include sparse.
But this is totally unnecessary; we already have the backends we need to generate for from type_method_definition_dispatch.

codegen changes: https://github.com/gchanan/pytorch/blob/fc37c8e171b7ebd1b1755469cf6a146a2abedc13/diff.txt
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18144

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D14511324

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 8bb4ac4cf0985f8756790779a22bc229e18e8e7f

Corrected type of 'swap' in torch.nn.TripletMarginLoss (#18115)

Summary:
Fix #16428 by correcting type of 'swap' from `float` to `bool`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18115

Differential Revision: D14516615

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: c61a45d533f3a443edf3c31c1ef3d9742bf46d2b

handle scenario when GPU support is not available and p2p_access_pattern is empty (#17974)

Summary:
Observed that when there is no GPU support available `workspace `sets `GetGpuPeerAccessPattern `to `[]` in
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/caffe2/python/workspace.py#L79
and this case is not handled in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/caffe2/python/data_parallel_model.py#L1065.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/17974

Differential Revision: D14517066

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 186911d95c07e9a55ab82a41d0c7c919e4281bb4