Support for Jetson Xavier (#15660)

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

Differential Revision: D13571324

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9b148d081d6e7fa7e1824dfdd93283c67f69e683

Fixing cuda100 smoke tests

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

Reviewed By: yf225

Differential Revision: D13568746

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: e636de417d61b48074399da75bfb2576c9f62743

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

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

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

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13495011

fbshipit-source-id: 9fe9537f05026d2a2cf7051efa81d184de722710

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: bb142e8f91046cc2b7ea32dac46ec0753b4bc218

fix select after chunk op (#15672)

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

Differential Revision: D13567274

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: a63e6cfc9dacedd4cb99dc51eee452038418001e

make flake8 failure blocking (#15675)

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

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

Differential Revision: D13567821

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 5f0de40ddd771bad8d6848417408cffbceb03183

redo sleef build fix (#15549)

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

Differential Revision: D13549674

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: e209aac53dccb082b91cfa2d292310eabeb459e3

format conv_test.py to prepare D13562099 (#15632)

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

Just formatting and a few lints.

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D13562403

fbshipit-source-id: c56f8ee61f68cdaccc0828a764ff729454f68259

Fix torch.gesv args in doc

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

Differential Revision: D13564312

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b3bba2ece600880077eb09b092ce17e331995bd6

clamp fixes (#15479)

Summary: fix to #15338 .

Differential Revision: D13564343

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: be64b572945533e10ae6f627d335b47f093720a3

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: acb68439e62ea270af22364183a6ecba883fab66

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: 5c5ad6a5cc9220ee1dd9565d64c7459f866ff74d

Fix typo in documentation

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

Differential Revision: D13562685

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 1621fcff465b029142313f717035e935e9159513

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

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

Differential Revision: D13562038

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: e2c94cfab5322bf1d24bf56d7b056619f553acc6

Add count_include_pad arg for average_pool_op on CPU (#15593)

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

Add count_include_pad arg for average_pool_op on CPU

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D13558123

fbshipit-source-id: 188879ec3af313105ff66ac0b5a81ea44fca2855

Remove TH/THC link for cholesky (#15595)

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

Differential Revision: D13561657

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 65f8c4b455cf19a0c7b6aeac2e3b985c7a7208f8

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

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

Differential Revision: D13561649

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b6bc9e99fb91e8b675c2ef131fba9fa11c1647c0

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

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

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

Differential Revision: D13561737

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 2ab0f78338d4949fa3f2735915fd96dce4bcd621

Fix typo: szie -> size

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

Differential Revision: D13536343

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: cb3df30bf346ef6bc0bc1b6430107b3e0e086f8d

Make the warning suppression safer (#15560)

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

Differential Revision: D13561346

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 6abf622672bdcb77ae1a7188e8a3817fa97aecbc

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

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

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

Reviewed By: csummersea

Differential Revision: D13557674

fbshipit-source-id: c4fdb8850503ea58f6b17b188513ae2b29691ec0

Remove TH/THC link for gesv (#15510)

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

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

Differential Revision: D13559990

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 9da2825e94d3103627e719709e6b1f8b521a07fb

keep extra_info of each op in ProfDagStats (#15244)

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

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

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

Reviewed By: aazzolini

Differential Revision: D13016289

fbshipit-source-id: 3e2719ec7ed0ebe47740b77581c565ff7e79b102

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

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

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

Differential Revision: D13555954

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: a37ecdb3dd0c23eff809f86e2f8b74cd48ff7277

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

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

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

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13528725

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: f12f1ac1c4ff2a3ddd6877c0c096a5da3a1ffa3c

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

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

Following convention of having caffe2_ prefix in command line options

Reviewed By: viswanathgs

Differential Revision: D13252055

fbshipit-source-id: 142a6395b832f211f34d0a87ec2d62c1e5fcdc69

adding nightly build smoke tests to circleci

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

Reviewed By: yf225

Differential Revision: D13552399

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: 4a52ee2d08324b9ab6b8c266ad6a1cd3bdad1c71

add the int support (#15581)

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

as title

Reviewed By: protonu

Differential Revision: D13556274

fbshipit-source-id: ba21f0970257d526e2fe7574eea4f89465b9c618

Move VariableImpl functions to AutogradMeta and Variable (#15487)

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

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

Differential Revision: D13553173

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: 691f9432d0cd0640af380c757f3e3a2f64f8851c

test basic tensor interop

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

Differential Revision: D13469356

Pulled By: li-roy

fbshipit-source-id: b49748462aa44ac34b8ce79783f2c895a537a232

Allow int/float cast to bool (#13391)

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

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

Differential Revision: D12871213

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 773a48b2647973138efe854abe725d647f1d727d

remove print ops before exporting onnx graph (#15550)

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

Differential Revision: D13551195

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 1ea1e34cb5b8433eacc2b86fb10b241198af96be

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

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

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

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13554609

fbshipit-source-id: 913bf2aad44a0a356efe54505ee4abaf6c4622db

Port torch.range to aten and parallelize on CPU.

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

Differential Revision: D13538955

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: ee3889ad116988d963e603621310b3bbdce0aec9

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

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

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

Differential Revision: D13554293

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: b4974c9ea2a1b81338ca1e5c6747efe2715d7932

Update cuda.get/set_rng_state doc (#14324)

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

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13528707

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 32fdac467dfea6d5b96b7e2a42dc8cfd42ba11ee

Update QNNPACK (#15561)

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

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

Reviewed By: dreiss

Differential Revision: D13551322

fbshipit-source-id: 066f9087061167f7d7cfbc1c8f8628dfa93d056e

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

Differential Revision:
D13552080

Original commit changeset: 462a73894c16

fbshipit-source-id: ebfc5aa3343cebabbc24ff39e4e9841a372443e2

Fix wrong class name in jit _make_fail (#15559)

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

Differential Revision: D13552058

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 0aa17639c225818b00d59daec4bc2336f039f658

add clang-format check to CI (#15543)

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

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13552080

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 462a73894c16e7108806af7fa88440c377d4d0d2

Fix github branch prefix v (#15552)

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

Differential Revision: D13550780

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: b117e5ced42de207b91045bffcee8907dd73201e

Rotated boxes support for GPU GenerateProposals op (#15470)

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

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

Reviewed By: newstzpz

Differential Revision: D13536671

fbshipit-source-id: ff65981b70c63773ccc9aef3ff28e3c9508f6716

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

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

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

Reviewed By: SuperIRabbit

Differential Revision: D13509114

fbshipit-source-id: c1d33c8dc4bc50b5906b4f01bb0caf1115e2a357

Move autograd metadata from VariableImpl to TensorImpl (#13827)

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

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

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

Differential Revision: D13507173

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: b177b08438d534a8197e34e1ad4a837e2db0ed6a

version bump to 1.1 (#15554)

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

Differential Revision: D13550818

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8a28582c98b42c081e103581551a01fd96c9f42d

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

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

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

Differential Revision: D13549681

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 42d855b6e49ee58d735d2f4715d3e5752a748693

add from_pretrained method to EmbeddingBag (#15273)

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

Differential Revision: D13547842

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8ffde51ff0c1e8fc8310263b6f375da88089ff7d

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

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

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

Fixes #15328

Differential Revision: D13531167

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: c4b4e4fc12880208d08e88d1e47e730ac98c2ad3

clang format world (#15524)

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

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

Differential Revision: D13547989

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 3ff1541bb06433ccfe6de6e33f29227a2b5bb493

Added correct isinf handling for Integral tensors (#15489)

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

Reviewed By: zou3519

Differential Revision: D13540786

Pulled By: flashhack

fbshipit-source-id: e730dea849da6a59f3752d347bcfbadfd12c6483

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

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

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

Differential Revision: D13547854

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8a9ac58f2c93a2533b82ec63089477166ed0bcb9

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

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

Differential Revision: D13531317

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b956f27bd7fa33cbdf405338fcbcbc7df2fd629f

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

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

Differential Revision: D13547885

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 46f790a3d9289c1e153e51c62be17c5206ea8f9a

remove legacy from docs (#15112)

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

Differential Revision: D13547845

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 61e3e6c6b0f6b6b3d571bee02db2938ea9698c99

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

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

Differential Revision: D13547858

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 1f5250206ca6e13b1b1443869b1e1c837a756cb5

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

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

Differential Revision: D13547835

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: a674da93bf905a0b81f0cc60449ccb97c2746926

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

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

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

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

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13429388

Pulled By: SsnL

fbshipit-source-id: 9a08004419c83bc5ef51d03b6df3961a9f5dbf47

Port replication_pad1d to ATen (#15507)

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

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

port replication_pad1d

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13531920

fbshipit-source-id: dcd64ebd2c24b7431996231b8d5addfb600b1072

Support stateful dataset (#15096)

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

Differential Revision: D13522043

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 08e461ca51783047f11facc4d27dfa2e4f1e4c2a

put interactive prompt in bash (#15521)

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

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

Differential Revision: D13546358

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: fb7551a86c888196831c046d9d9848e7ff05b925

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

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

Differential Revision: D13545773

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 327bfb7be83d53e42925e0e391b2a4277e3a1b36

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

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

Differential Revision: D13545776

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: 9bf3f8ee18703c6d1a39eb7776092fb5e120d2a1

Add torch.rot90 to torch.rst

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

Differential Revision: D13545775

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 2a8896571745630cff4aaf3d5469ef646bdcddb4

fix parallelization detection for CPU foreach_reduced_elt (#15483)

Summary:
This does two things:

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

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

Differential Revision: D13538940

Pulled By: umanwizard

fbshipit-source-id: a3362c7ac7327ced350d127bb426f82c59e42732

add rowwise adagrad lp test (#15082)

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

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

Reviewed By: chocjy

Differential Revision: D13300732

fbshipit-source-id: 46e7bdfc82c5a6855eeb6f653c0a96b0b3a20546

handle empty inputs to SparseLengthsMean correctly (#15389)

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

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

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13515970

fbshipit-source-id: 3c35265638f64f13f0262cee930c94f8628005da

Add pthreadpool_create and pthreadpool_destroy (#15492)

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

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

Reviewed By: Maratyszcza

Differential Revision: D13540997

fbshipit-source-id: 628c599df87b552ca1a3703854ec170243f04d2e

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

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

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

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

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13009915

fbshipit-source-id: 5df124a876ad03c05fbdaacae0eab659637734c1

add len to nativeResolver (#15488)

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

Differential Revision: D13539991

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 3ba85fa7b1adb163f9229c568f7997d22321903d

Remove NoneGenerator

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

Differential Revision: D13540357

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: a289e5944b65872103f68faac74e18f10e7c6fff

Add self to Python printer reserved words (#15318)

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

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

Differential Revision: D13540192

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 46ae02e51b1b31d5c62110fa83ba258ea6bada27

AD support for adaptive_avg_pool2d (#15459)

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

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

Differential Revision: D13534732

Pulled By: ailzhang

fbshipit-source-id: 4e48b93e35d5ecfe7bd64b6a132a55b07843f206

Handling nullptr case

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

Reviewed By: Maratyszcza

Differential Revision: D13536504

fbshipit-source-id: ab46ff6bb4b6ce881c3e29d7e6a095ea62289db4

Relax check on outputs (#15458)

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

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

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D13534185

fbshipit-source-id: 2b23b39c28404c53f68868f3bf6df53c5fea9eab

allow non-final returns (#15463)

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

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

Differential Revision: D13538962

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 67105ca873351825b4a364092ab1873779f3e462

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

Summary:
Fixed trivial typos in Dropout2D and Dropout3D classes

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

Differential Revision: D13537888

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 8fb06027ca663a2e4bfa016af400698ae3c88ad1

Updating submodules

Reviewed By: cdelahousse

fbshipit-source-id: 59d7a5b82fb78bc2d2285d0896e35c262512ffb9

eq_fixes (#15475)

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

Differential Revision: D13537812

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 127adf612ac8b3d3a64baa3d12a53daba7d3e4b8

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

Summary: Closes #15346

Differential Revision: D13537873

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 7765ce4108dae9479d8900c0815cc2f174596a83

Back out "[nomnigraph][executor] computeChains with nomnigraph" (#15451)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15451

Original commit changeset: ccd050bfead6

Reviewed By: ilia-cher

Differential Revision: D13533161

fbshipit-source-id: 1d0dcd54c2e3875aab015f3e996693e67a449b87

Direct FBGEMM integraton into ATen (#13777)

Summary:
This PR implements infrastructure for post-processing a model to apply int8 quantization to its `nn.Linear` modules. Highlights of the implementation:

1) Inputs and outputs are `float` (quantized and packed internally), but the weight is quantized and packed ahead of time for efficiency. This implementation performs well in small-batch size GEMM calls. It should not be considered a general-purpose quantized GEMM kernel.
2) Weight packing is dependent on machine architecture (e.g. vector register width), so it is done just-in-time. Concretely, it is done on model load for the weights and it is done during operator execution for the input value.
3) Biases are unquantized
4) We fail loudly if we are attempting to run this on a machine that does not support FBGEMM. This is because we do not want a model's numerics to differ based on which machine it is run on. A model containing these FBGEMM ops *must* be run with FBGEMM

The API can be seen in the added test case. Highlights are:
1) `torch.jit.quantized.quantize_linear_modules` walks the module hierarchy of the passed-in Module and replaces all `nn.Linear` modules with a new `QuantizedLinear` module, which encapsulates the behavior described above.
2) `_pack()` and `_unpack()` script methods are present on `QuantizedLinear` modules. These methods should be called before serialization and after deserialization, respectively. This ensures that the weight matrix is properly packed for the running machine's architecture. Note that in the long term, we would like to move toward a more Pickle-style serialization technique, rather than having these explicit methods that mutate member values. This is blocked on being able to assign attributes in a ScriptMethod, among other things.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13777

Differential Revision: D13383276

Pulled By: jamesr66a

fbshipit-source-id: 00f29c9f34544add2b90107e3cf55a287802c344

Replace getargspec with getfullargspec (#15396)

Summary:
Replace `getargspec` with `getfullargspec` to resolve test warnings. Fixes #15344 .
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15396

Differential Revision: D13529548

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 50d3be92423a9ce89bc4895b67569663e1abbaa6

The benchmark binary support multiple batches in one run (#15443)

Summary:
It is sometimes beneficial to run multiple batches in one benchmark and check the aggregated results.

This PR enables this functionality.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15443

Reviewed By: llyfacebook

Differential Revision: D13531129

Pulled By: sf-wind

fbshipit-source-id: 553a762a5cbadf5a3d9fd6af767ae34899bc1aa2

Move torch.logspace to ATen and parallelize on CPU.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15438

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13529626

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 896e8afee3d6b5a706c4f5815b91ba6bd8af6672

Fix cudnn dropout (#15473)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15473

Revert accidental changes introduced in D13335176

IntList is a range and copying it just copies pointers. Thus pointers would point either on deallocated memory or on the same memory causing equality always pass.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13537131

fbshipit-source-id: c97b3533be689bb4cdadd9e612f1284ac50e4bda

format specialized_segment_ops_test.py to prepare D13515970 (#15408)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15408

Applied formatting to specialized_segment_ops_test.py to prepare D13515970

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13520300

fbshipit-source-id: c3250b6abe8087c607f65ae60d1da61bd46c342b

Clean up onnxifi transformation code (#15453)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15453

Just move things around to facilitate further development. No logic change.

Reviewed By: rdzhabarov

Differential Revision: D13533959

fbshipit-source-id: eebab1306939e802aacffb24a711d372fd67916c

Record Caffe2's current stream ID in c10_cuda. (#15174)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15174

Previously, Caffe2 maintained a separate per-thread per-device
current logical CUDA stream ID.  In this PR, we switch Caffe2 over
to using c10::Stream to manage the current stream, and also
manage the allocation of cudaStream_t objects.

This results in a slight behavior change: previously, Caffe2
would have been willing to allocate an arbitrary number of
CUDA streams, depending on how high the logical stream IDs
went.  The c10::Stream pool has a fixed number of streams, once
you exceed it, it wraps around.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13451550

fbshipit-source-id: da6cf33ee026932a2d873835f6e090f7b8a7d8dc

Add option to automatically handle unsorted variable-length sequences in RNNs (#15225)

Summary:
Fixes #3584.

Motivation: manually sorting sequences, packing them, and then unsorting them
is something a lot of users have complained about doing, especially when we can
offer library support for them.

Overview: we internally sort sequences before packing them and store a list of
`unsorted_indices` that represent how to unsort the sequences inside
PackedSequence. The packing helper functions return PackedSequence with the
`permutation` field and the unpacking helper functions use it to unsort.

To implement this, the following changes were made:
- PackedSequence now keeps `sorted_indices` and `unsorted_indices`.
  These two can be thought of as permutations and are inverses of each other.
  `sorted_indices` is how the sequences were sorted; `unsorted_indices` is how
  to unsort the sequences.
- Added an `enforce_sorted` argument to pack_sequence and pack_padded_sequence
  that maintains the legacy behavior of error-ing out on unsorted-sequences.
  When `enforce_sorted=True`, these functions maintain their ONNX exportability.
- pack_sequence(sequences, enforce_sorted) takes in unsorted sequences.
- pack_padded_sequence can take in a padded tensor that represents padded,
  unsorted sequences.
- pad_packed_sequence unsorts the PackedSequence such that it is still the
  inverse operation of packed_padded_sequence.
- RNNs apply `sort_indices` to their input hidden state and apply
  `unsort_indices` to their output hidden state. This is to ensure that the
  hidden state batches correspond to the user's ordering of input sequences.

NOT BC-Breaking
- The default for pack_sequence and pack_padded_sequence is
  `enforce_sorted=True` to avoid breaking ONNX export. To use the new
  functionality, pass in `enforce_sorted=False`

Testing Plan
- Modified TestNN.test_pack_sequence, TestNN.test_packed_padded_sequence,
  and TestNN.test_variable_sequence (RNN test) to check the behavior
  of unsorted sequences, sorted sequences, and sorted sequences with
  enforce_sorted=True
- test/test_jit.py has a test to see if RNNs are exportable with
  enforce_sorted=True

cc colesbury
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15225

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13507138

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: b871dccd6abefffca81bc4e3efef1873faa242ef

Change default value of unique to 'sorted=True'

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15379

Differential Revision: D13531287

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 1512da7d660dc413688d99264e6434897c3ac78c

add denormal options (ftz and daz)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15423

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D13526340

fbshipit-source-id: de2ecc717b4f778f33a8bf940ed144dbb230c7a8

collect_env fix (#15447)

Summary:
fixes #15214
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15447

Differential Revision: D13531523

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 8f24f5ae9f3e78f6c5c9ee702ba14faca7aa297a

Remove unused field in jit script module deserializer (#15439)

Summary:
A little bit clean up.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15439

Reviewed By: zrphercule

Differential Revision: D13532015

Pulled By: houseroad

fbshipit-source-id: 2fb1e01fc28549c7e78af6c65ee68339950bc7da

Revert D13494873: [pytorch][PR] Fixing ONNX export of logical ops to have correct output datatype

Differential Revision:
D13494873

Original commit changeset: 069d2f956a5a

fbshipit-source-id: 80ef10b2eb623a63da51dc2e4874f2ee446f426d

Fix ASAN div by zero error in rotated GenerateProposals op (#15415)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15415

Was introduced in D13429770

Reviewed By: SuperIRabbit

Differential Revision: D13524114

fbshipit-source-id: a890eb3b97c24952c361155d1432a801499f4ddd

Tensor construction codemod(ResizeLike) - 7/7 (#15087)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15087

Codemod generated with clangr shard mode, 25 files per diff,
motivation: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/12407

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13419765

fbshipit-source-id: 34d695309a66723281429610a12544598c507d74

allow numpy-like boolean-list indexing in pytorch (#14932)

Summary:
Suggested fix to issue #6773, the fix allows numpy-like boolean-list indexing in pytorch
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14932

Differential Revision: D13398795

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 67f8daf9829db2550ff76d2bde673be6dd2708cd

Doc improvement on DDP (#15440)

Summary:
I noticed that some users don't even know we have this support. Adding into the doc
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15440

Differential Revision: D13531045

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: 9757c400c0010608758c754df04e603b36035a10

Fix type annotation error. (#15448)

Summary:
According to mypy, the trailing -> None is mandatory.

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15448

Differential Revision: D13532179

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: e8972f8c9ada4657c518cd7bcd46e489ab8ddf5f

Add launch bounds needed for ROCm 2.0 (#15400)

Summary:
ROCm 2.0's compiler requires launch_bounds annotations if flat work group sizes are larger than the default of 256.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/15400

Differential Revision: D13531239

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: c0b40600a8c332823da6c7113c644d8dba424a9c