fix build error from D13188595 (#14481)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14481

Fix build error in mode/opt

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D13234688

fbshipit-source-id: 6c8515c45f75e7b88713a303f22990ad85d68beb

Revert D13144472: [fix] condition blob in while_op test changes data type

Differential Revision:
D13144472

Original commit changeset: af4d920a3148

fbshipit-source-id: 74d9f69fc66964b5e68b4b2cd2fd2be1f63e9d69

Fix the build issue in setup.py due to cmake version type x.x.x.x vio… (#14331)

Summary:
See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13226
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14331

Differential Revision: D13234639

Pulled By: orionr

fbshipit-source-id: 87880057e84242e4af5ad6bf87e08831aa2c5459

Update OpenMP cmake setting for xcode 9 compiler(AppleClang 9.0) (#14473)

Summary:
Original PR: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/11563
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14473

Differential Revision: D13234208

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 7d874c63659e93728af239ecdfb85547613e52ad

Revert D13166626: [pytorch][PR] ignore generated caffe2 docs and virtualenvs

Differential Revision:
D13166626

Original commit changeset: 4f11228d8b5d

fbshipit-source-id: ff301f1791ca8a390767ae43cde8637dcd044d0c

Make `mean` function work across multiple dimensions. (#14252)

Summary:
Multi-dimensional `sum` is already implemented, and it's trivial to implement `mean` in terms of `sum`, so just do it.

Bonus: Fix incomplete language in the `torch.sum` documentation which doesn't take into account multiple dimensions when describing `unsqueeze` (at the same time as introducing similar language in `torch.mean`).
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14252

Differential Revision: D13161157

Pulled By: umanwizard

fbshipit-source-id: c45da692ba83c0ec80815200c5543302128da75c

Fix half tensor printing plus speedup large tensor printing (#14418)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14344 and https://github.com/pytorch/pytorch/issues/6863

The slowdown was due to the fact that we were only summarizing the tensor (for computing the number of digits to print) if its first dimension was larger than the threshold. It now goes over all the dimensions.

Some quick runtime analysis:

Before this PR:
```python
In [1]: import torch; a = torch.rand(1, 1700, 34, 50)

In [2]: %timeit str(a)
13.6 s ± 84.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
```

After this PR

```python
In [1]: import torch; a = torch.rand(1, 1700, 34, 50)

In [2]: %timeit str(a)
2.08 ms ± 395 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [3]: b = a.cuda()

In [4]: %timeit str(b)
8.39 ms ± 45.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14418

Reviewed By: weiyangfb

Differential Revision: D13226950

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 19eb4b855db4c8f891d0925a9c56ae8a2824bb23

torch.sparse.sum() (#12430)

Summary:
- to fix #12241
- add `_sparse_sum()` to ATen, and expose as `torch.sparse.sum()`, not support `SparseTensor.sum()` currently
- this PR depends on #11253, and will need to be updated upon it lands
- [x] implement forward
- [x] implement backward
- performance [benchmark script](https://gist.github.com/weiyangfb/f4c55c88b6092ef8f7e348f6b9ad8946#file-sparse_sum_benchmark-py):
  - sum all dims is fastest for sparse tensor
  - when input is sparse enough nnz = 0.1%, sum of sparse tensor is faster than dense in CPU, but not necessary in CUDA
  - CUDA backward is comparable (<2x) between `sum several dims` vs `sum all dims` in sparse
  - CPU backward uses binary search is still slow in sparse, takes `5x` time in `sum [0, 2, 3] dims` vs `sum all dims`
    - optimize CUDA backward for now
      - using thrust for sort and binary search, but runtime not improved
  - both of CPU and CUDA forward are slow in sparse (`sum several dims` vs `sum all dims`), at most `20x` slower in CPU, and `10x` in CUDA
    - improve CPU and CUDA forward kernels

(nnz, sizes, sum_dims, keepdim, sum all or dims, bk=backward) | CPU (sparse vs dense) | CUDA(sparse vs dense)
-- | -- | --
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll) | 8.77 µs vs 72.9 µs | 42.5 µs vs 108 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD) | 112 µs vs 4.47 ms | 484 µs vs 407 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll, bk) | 141 µs vs 148 µs | 647 µs vs 231 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD, bk) | 235 µs vs 1.23 ms | 781 µs vs 213 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD) | 48.5 µs vs 360 µs | 160 µs vs 2.03 ms
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD, bk) | 258 µs vs 1.22 ms | 798 µs vs 224 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD) | 204 µs vs 882 µs | 443 µs vs 133 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD, bk) | 709 µs vs 1.15 ms | 893 µs vs 202 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll) | 39.8 µs vs 81 µs | 42.4 µs vs 113 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD) | 747 µs vs 4.7 ms | 2.4 ms vs 414 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll, bk) | 1.04 ms vs 126 µs | 5.03 ms vs 231 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD, bk) | 1.12 ms vs 1.24 ms | 5.99 ms vs 213 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD) | 133 µs vs 366 µs | 463 µs vs 2.03 ms
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD, bk) | 1.56 ms vs 1.22 ms | 6.11 ms vs 229 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD) | 1.53 ms vs 799 µs | 824 µs vs 134 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD, bk) | 5.15 ms vs 1.09 ms | 7.02 ms vs 205 µs

- after improving CPU and CUDA forward kernels
  - in `(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD)` forward, CPU takes ~~`171 µs`~~, in which `130 µs` is spent on `coalesce()`, for CUDA, total time is ~~`331 µs`~~, in which `141 µs` is spent on `coalesce()`, we need to reduce time at other places outside `coalesce()`.
  - after a few simple tweaks, now in the forward, it is at most `10x` slower in CPU, and `7x` in CUDA. And time takes in `sum dense dims only [2, 3]` is `~2x` of `sum all dims`. Speed of `sum all sparse dims [0, 1]` is on bar with `sum all dims`

(nnz,   sizes, sum_dims, keepdim, sum all or dims, bk=backward) | CPU (sparse vs dense) | CUDA(sparse vs dense)
-- | -- | --
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll) | 7 µs vs 69.5 µs | 31.5 µs vs 61.6 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD) | 11.3 µs vs 4.72 ms | 35.2 µs vs 285 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll, bk) | 197 µs vs 124 µs | 857 µs vs 134 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD, bk) | 124 µs vs 833 µs | 796 µs vs 106 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD) | 20.5 µs vs 213 µs | 39.4 µs vs 1.24 ms
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD, bk) | 131 µs vs 830 µs | 881 µs vs 132 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD) | 95.8 µs vs 409 µs | 246 µs vs 87.2 µs
(1000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD, bk) | 624 µs vs 820 µs | 953 µs vs 124 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll) | 45.3 µs vs 72.9 µs | 33.9 µs vs 57.2 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD) | 81.4 µs vs 4.49 ms | 39.7 µs vs 280 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumAll, bk) | 984 µs vs 111 µs | 6.41 ms vs 121 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 1], False, sumD, bk) | 1.45 ms vs 828 µs | 6.77 ms vs 113 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD) | 74.9 µs vs 209 µs | 37.7 µs vs 1.23 ms
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [2, 3], False, sumD, bk) | 1.48 ms vs 845 µs | 6.96 ms vs 132 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD) | 1.14 ms vs 411 µs | 252 µs vs 87.8 µs
(10000,   [1000, 1000, 2, 2], [0, 2, 3], False, sumD, bk) | 4.53 ms vs 851 µs | 7.12 ms vs 128 µs

- time takes in CUDA backward of sparse is super long with large variance (in case of nnz=10000, it normally takes 6-7ms). To improve backward of sparse ops, we will need to debug at places other than CUDA kernels. here is a benchmark of `torch.copy_()`:
```
>>> d = [1000, 1000, 2, 2]
>>> nnz = 10000
>>> I = torch.cat([torch.randint(0, d[0], size=(nnz,)),
               torch.randint(0, d[1], size=(nnz,))], 0).reshape(2, nnz)
>>> V = torch.randn(nnz, d[2], d[3])
>>> size = torch.Size(d)
>>> S = torch.sparse_coo_tensor(I, V, size).coalesce().cuda()
>>> S2 = torch.sparse_coo_tensor(I, V, size).coalesce().cuda().requires_grad_()
>>> data = S2.clone()
>>> S.copy_(S2)
>>> y = S * 2
>>> torch.cuda.synchronize()
>>> %timeit y.backward(data, retain_graph=True); torch.cuda.synchronize()
7.07 ms ± 3.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/12430

Differential Revision: D12878313

Pulled By: weiyangfb

fbshipit-source-id: e16dc7681ba41fdabf4838cf05e491ca9108c6fe

Ensure FP16 rowwise Adagrad can be run

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/12317

Reviewed By: hyuen

Differential Revision: D10190778

fbshipit-source-id: 720a9aaa4e6b1736023d8c6326a613e4ea592b31

use fbgemm's im2col fusion and thread partitioning (#14350)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14350

acc32 for now. Will have a separate diff for acc16 but that will need another out processing that does sparse convolution without im2col.

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D13188595

fbshipit-source-id: e8faee46c7ea43e4a600aecb8b8e93e6c860a8c8

PT1 Stable Release Distributed Documentation (#14444)

Summary:
The doc covers pretty much all we have had on distributed for PT1 stable release, tracked in https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14080

Tested by previewing the sphinx generated webpages. All look good.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14444

Differential Revision: D13227675

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: 752f00df096af38dd36e4a337ea2120ffea79f86

Revert D13192230: [pytorch][PR] [jit] Use nn module tests in test_jit

Differential Revision:
D13192230

Original commit changeset: 36488960b6c9

fbshipit-source-id: 63b68bd909b9ef0548f52c986c84f549aecb8909

Fixed SyncParam/QueueReduction/SyncReduction test for 2+ GPUs (#14452)

Summary:
Fixed: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14445

Also bumped up timeout to 30 seconds, since on 8-GPU machines, DDP test will take more than 15 seconds sometimes.

Tested on 8 GPU machines:
```
tengli@learnfair062:~/pytorch/test$ python test_c10d.py --verbose
test_dist_broadcast_coalesced_gloo (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_dist_broadcast_coalesced_nccl (__main__.DistributedDataParallelTest) ... skipped 'Test skipped due to known issues'
test_fp16 (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_gloo_backend (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_nccl_backend (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_queue_reduction (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_sync_params_no_buffers (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_sync_params_with_buffers (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_sync_reduction (__main__.DistributedDataParallelTest) ... ok
test_set_get (__main__.FileStoreTest) ... ok
test_set_get (__main__.PrefixFileStoreTest) ... ok
test_set_get (__main__.PrefixTCPStoreTest) ... ok
test_allgather_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allgather_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allreduce_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allreduce_basics_cuda (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allreduce_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allreduce_stress (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allreduce_stress_cuda (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_broadcast_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_broadcast_basics_cuda (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_broadcast_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_broadcast_stress (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_broadcast_stress_cuda (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_gather_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_gather_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_reduce_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_reduce_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_scatter_basics (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_scatter_checks (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_send_recv_all_to_all (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_timeout_kwarg (__main__.ProcessGroupGlooTest) ... ok
test_allgather_ops (__main__.ProcessGroupNCCLTest) ... ok
test_allreduce_ops (__main__.ProcessGroupNCCLTest) ... ok
test_barrier (__main__.ProcessGroupNCCLTest) ... ok
test_broadcast_ops (__main__.ProcessGroupNCCLTest) ... ok
test_reduce_ops (__main__.ProcessGroupNCCLTest) ... ok
test_common_errors (__main__.RendezvousEnvTest) ... ok
test_nominal (__main__.RendezvousEnvTest) ... ok
test_common_errors (__main__.RendezvousFileTest) ... ok
test_nominal (__main__.RendezvousFileTest) ... ok
test_common_errors (__main__.RendezvousTCPTest) ... ok
test_nominal (__main__.RendezvousTCPTest) ... ok
test_unknown_handler (__main__.RendezvousTest) ... ok
test_address_already_in_use (__main__.TCPStoreTest) ... ok
test_set_get (__main__.TCPStoreTest) ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 46 tests in 162.980s

OK (skipped=1)
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14452

Differential Revision: D13230652

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: 88580fe55b3a4fbc7a499ca3b591958f11623bf8

Use nn module tests in test_jit (#14238)

Summary:
This PR adds weak modules for all activation modules and uses `test_nn` module tests to test weak modules that have been annotated with `weak_module` and therefore are in `torch._jit_internal._weak_types`

Also depends on #14379
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14238

Differential Revision: D13192230

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 36488960b6c91448b38c0fa65422539a93af8c5e

check for invalid ranges in torch.arange

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13915

Differential Revision: D13222110

Pulled By: nairbv

fbshipit-source-id: fcff1ad058fbf792d0fdf4aa75d77f22e3b7483b

roll along multiple dimensions

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13874

Differential Revision: D13223669

Pulled By: nairbv

fbshipit-source-id: 1678d52529c326fa4a0614d0994b1820ad12bc04

Add poisson_nll_loss to script

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14420

Differential Revision: D13220726

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 6c08a0050075beafcc8ba413c9603b273870c70c

Add boolean dispatch for function overloading (#14425)

Summary:
This PR allows to overload functions based on the value of a parameter (so long as it is a constant). See max_pool1d for an example usage.

This is the first step in enabling the use of max_pool functions for the standard library that can return `Tensor` or `Tuple[Tensor, Tensor]` based on the `return_indices` flag. This will give the JIT identical results to the Python versions of the functions.

Fixes #14081
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14425

Differential Revision: D13222104

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: 8cb676b8b13ebcec3262234698edf4a7d7dcbbe1

fix enable_cpu_fuser

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14440

Differential Revision: D13226354

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: e4ed023eece8b5b670a4a27d24a8688907b36b90

Move Affine grid to C++ (#14392)

Summary:
Port AffineGrid to C++, because script does not support compiling Function classes.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14392

Differential Revision: D13219698

Pulled By: eellison

fbshipit-source-id: 3ddad8a84c72010b5a6c6f7f9712be614202faa6

Allow building libraries with setuptools that dont have abi suffix (#14130)

Summary:
When using `setuptools` to build a Python extension, setuptools will automatically add an ABI suffix like `cpython-37m-x86_64-linux-gnu` to the shared library name when using Python 3. This is required for extensions meant to be imported as Python modules. When we use setuptools to build shared libraries not meant as Python modules, for example libraries that define and register TorchScript custom ops, having your library called `my_ops.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so` is a bit annoying compared to just `my_ops.so`, especially since you have to reference the library name when loading it with `torch.ops.load_library` in Python.

This PR fixes this by adding a `with_options` class method to the `torch.utils.cpp_extension.BuildExtension` which allows configuring the `BuildExtension`. In this case, the first option we add is `no_python_abi_suffix`, which we then use in `get_ext_filename` (override from `setuptools.build_ext`) to throw away the ABI suffix.

I've added a test `setup.py` in a `no_python_abi_suffix_test` folder.

Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14188

t-vi fmassa soumith
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14130

Differential Revision: D13216575

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 67dc345c1278a1a4ee4ca907d848bc1fb4956cfa

Fix clang tidy errors

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14427

Differential Revision: D13222381

Pulled By: wanchaol

fbshipit-source-id: d90d210a810e95bf0eb404f9c1c304f4e6a3f61e

Handling of pretty-printing methods (#14378)

Summary:
Stacked on #14176, review only the last commit.
* Print parameters to methods as self.weight rather than as extra inputs.
* Print entire set of methods out as a single string
* Update test code to test the module-at-a-time export/import
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14378

Differential Revision: D13198463

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: 3fab02e8239cfd6f40d6ab6399047bd02cf0a8c8

Eliminate necessity of HIPify on AccumulateType.h (#14412)

Summary:
I'd like to NOT HIPify files that are not in a cuda/
directory, so hand-HIPify AccumulateType.h

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14412

Differential Revision: D13221801

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: d1927cfc956e50a6a5e67168ac0e1ce56ecd1e0b

when BUILD_CAFFE2_OPS is OFF, torch-python needs a direct dep on nccl (#14430)

Summary:
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14431 tracks supporting this with CI
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14430

Differential Revision: D13224079

Pulled By: anderspapitto

fbshipit-source-id: 47d7900d25910ed61585b93f9003acd1b2630a9f

Speed-up "advanced" indexing operations (#13420)

Summary:
This speeds-up "advanced" indexing (indexing a tensor by a tensor)
on CPU and GPU. There's still a bunch of work to do, including
speeding up indexing by a byte (boolean) mask and speeding up the derivative
calculation for advanced indexing.

Here's some speed comparisons to indexing on master using a little [benchmark script](https://gist.github.com/colesbury/c369db72aad594e5e032c8fda557d909) with 16 OpenMP threads and on a P100. The test cases are listed as (input shape -> output shape).

| Test case             | CPU (old vs. new)   | CUDA (old vs. new)     |
|-----------------------|---------------------|------------------------|
| 1024x1024 -> 512x1024 | 225 us vs. **57 us**  | 297 us vs. **47 us** |
| 1024x1024 -> 1024x512 | 208 us vs. **153 us** | 335 us vs. **54 us** |
| 50x50 -> 20000x50     | 617 us vs. **77 us**  | 239 us vs. **54 us** |
| 50x50 -> 50x20000     | 575 us vs. **236 us** | 262 us vs. **58 us** |
| 2x5x10 -> 10          | 65 us  vs. **18 us**  | 612 us vs. **93 us** |

See #11647
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13420

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13088936

Pulled By: colesbury

fbshipit-source-id: 0a5c2ee9aa54e15f96d06692d1694c3b24b924e2

Resubmit: Set the correct engine name for position weighted pooling when fp16 is used for training

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13768

Reviewed By: xianjiec

Differential Revision: D12996103

fbshipit-source-id: 5ca4cda4210f68ece2b5d6eced8cf52ee91fb36f

Windows local build: restore original working dir after activating VC environment (#14416)

Summary:
`call "C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\2017\\Community\\VC\\Auxiliary\\Build\\vcvarsall.bat" x64` seems to change the working dir to `C:\Users\Administrator\source`, and we need to cd back to the PyTorch directory before running `git submodule update --init --recursive`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14416

Differential Revision: D13222269

Pulled By: yf225

fbshipit-source-id: a0eb3311fb11713b1bb8f52cd13e2c21d5ca9c7b

condition blob in while_op test changes data type (#14279)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14279

att

Reviewed By: smessmer

Differential Revision: D13144472

fbshipit-source-id: af4d920a3148c648d1a428a5bcd56da19ea8c38c

Add test of ONNX_ATEN (#14259)

Summary:
In #14239 we fixed ONNX_ATEN.
In order to make sure its correctness in the future, we should add related test case.
We use torch.fmod() to test ONNX_ATEN.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14259

Differential Revision: D13204610

Pulled By: zrphercule

fbshipit-source-id: e4660c346e5edd201f1458b7d74d7dfac49b94c7

Allowing TaskGroups to carry remote nets (#14342)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14342

Sometimes, when we are creating a TaskGroup, we are in fact creating a TaskGroup for a distributed job. In some cases, we may want to register a few nets as "remote" to a TaskGroup. The remote net should have sufficient attributes on where they should be executed later on.

This diff adds the remote net attribute to the TaskGroup class. It exposes two minimal functionalities: adding a remote net, and getting all remote nets added to a TaskGroup.

Reviewed By: d4l3k

Differential Revision: D13188320

fbshipit-source-id: efe947aec30817e9512a5e18be985713b9356bdc

Add scaffolding for HIP backend in ATen/core. (#14285)

Summary:
This code doesn't actually do anything, but it will be the
groundwork necessary to change PyTorch's HIPIFY pass from reusing
CUDA identifiers directly, to actually switching to using HIP
identifiers (moving us closer to a world where we can compile
both HIP and CUDA PyTorch side-by-side.)

Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14285

Differential Revision: D13158851

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: df2462daa5d0d4112455b67bd3067d60ba55cda5

Document device_guard in native_functions.yaml (#14235)

Summary:
Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14235

Differential Revision: D13145780

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 0e93bf009ad492551bcdcada0357f2fef529e67d

Revert D13192228: [pytorch][PR] [jit] Add boolean dispatch for function overloading

Differential Revision:
D13192228

Original commit changeset: fce33c400c1f

fbshipit-source-id: 75c9991dc7097f9513c6c89d16eff2de6e287c3b

Remove fake dependencies from TensorImpl to caffe2 (#14141)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14141

These includes weren't actually used, let's remove them.

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13113129

fbshipit-source-id: 816995e280b81bf99002772ea8aea458bdfcd2c7

Fix include paths for TensorTypeId.h and TensorTypeIdRegistration.h

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14070

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081610

fbshipit-source-id: 685994a15a2cd15e9e5447cf77671343de5dd278

Move TensorTypeId to c10/core

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14327

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13131338

fbshipit-source-id: c4682cb6ed6fe4cd1636e09d918eef6e90c836f1

Fix include paths for Storage.h and StorageImpl.h

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14062

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081603

fbshipit-source-id: c272b715ef2f513d21d1c3f34fbf79eec6946441

Move Storage and StorageImpl to c10

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14061

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081608

fbshipit-source-id: 1ea2d32e9ec9293b6ffa4b9e76c674cca55d5a1c

Fix include paths for Allocator.h

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14060

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081605

fbshipit-source-id: 02f23af174c0f0c38fb0163c2dfef3873ff5635d

Move Allocator.h to c10

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14059

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081606

fbshipit-source-id: d6ad59ad4e3d363268cd4307b6c999a168681246

Move UniqueVoidPtr to c10

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14058

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13081602

fbshipit-source-id: e91ccf9fba9a7a02f99ed90b7a3a0fe7afd56832

Move ScalarTypeUtils.h to c10

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14024

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081604

fbshipit-source-id: d7a09610f64eb2e9dd831bbb3c85f20691251594

Fix include paths for Scalar.h and ScalarType.h

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14023

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13081609

fbshipit-source-id: c27eeafa381b39e043f0261ea7f6f634ee8bc238

Move Scalar and ScalarType to c10/core

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14022

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D13015236

fbshipit-source-id: 92aac4e342d85f75a31837b2943fa5b80f0c35c9

Trace in-place ops (#14254)

Summary:
This PR adds a `try_outplace` option to the tracer. When `try_outplace` is true, the tracer will attempt to out-of-place ops (similar to how things are done today). When it's false, the correct in-place op is emitted.

I made `try_outplace` false by default, but flipped it to true for ONNX export utils. zdevito jamesr66a, anywhere else I should preserve the existing behavior?
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14254

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D13166691

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: ce39fdf73ac39811c55100e567466d53108e856b

Fixed torch.multiprocessing.spawn for not being able to spawn like dataloader workers (#14391)

Summary:
Should fix: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14390

Now imagenet example works fine with multiprocessing and more than 1 dataloader worker
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14391

Reviewed By: calebho

Differential Revision: D13209800

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: e8abc0fb38d4436cf3474dcbba0e28f4290e4d29

Tensor construction: combine Resize+mutable_data - 4/4 (#13856)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13856

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

Reviewed By: smessmer

Differential Revision: D13007310

fbshipit-source-id: 941f064ef8934bb17fbfb706e6ed3db173b5d268

Print default values and introduce ir view classes (#14176)

Summary:
[Stacked commit, only review the last commit]

This PR adds support for printing default values in python printing as well as the logic
for parsing default values back in using the parser. For simplicity, this PR simply
creates a subgraph of the constant expressions and then runs that graph to generate the defaults.
A more lightweight approach should be possible later, but would require more machinery.

To make reading code in the printer easier, this also add ir_views.h.
Similar to tree_views.h these classes can provide views of some commonly used IR nodes
that have complicated structure and common operations on that structure.

Currently it has only read-only views for prim::If and prim::Loop,
but we should eventually add helpers to manipulate If/Loop nodes as well.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14176

Differential Revision: D13198455

Pulled By: zdevito

fbshipit-source-id: dc99ab9692804ccaedb60a55040c0b89ac7a6a6d

Add Type support to the fuser, fuse more (#14336)

Summary:
This adds scalar type support to the fuser, both internally (instead of auto / assuming float) and for the inputs/outputs.
We can now fuse things with input / output of arbitrary scalar type, in particular comparisons and where work well. So it fixes #13384 by returning the right type tensor (and adds a test where byte and double tensors are returned).
The type inference is done by re-calling PropagateTensorShapeOnNode in the compilation, I would venture that it isn't prohibitively expensive compared to the actual compilation. (Propagation was fixed for where to return the second argument's type and amended to handle FusedConcat.)
I'm not sure how to add a check for the code generated by the fuser, but I am not sure we absolutely need to (we'd see if it is invalid / produces wrong results).

Thanks in particular to apaszke, fmassa, mruberry for advice and encouragement! All the errors are my own.

I have discussed order of PRs briefly with mruberry, if this goes in before he submits the PR, he graciously agreed to rebasing his, but I'd happily rebase, too.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14336

Differential Revision: D13202620

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 855159e261fa15f21aca3053bfc05fb3f720a8ef

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: e63160e97550942931bacaa860d91d591d2e1712

Add boolean dispatch for function overloading (#14081)

Summary:
This PR allows to overload functions based on the value of a parameter (so long as it is a constant). See `max_pool1d` for an example usage.

This is the first step in enabling the use of `max_pool` functions for the standard library that can return `Tensor` or `Tuple[Tensor, Tensor]` based on the `return_indices` flag. This will give the JIT identical results to the Python versions of the functions.

Depends on #14232 for `Optional[BroadcastingList[T]]`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14081

Differential Revision: D13192228

Pulled By: driazati

fbshipit-source-id: fce33c400c1fd06e59747d98507c5fdcd8d4c113

Barrier synchronizes with prior work before completing (#14386)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14386

See #13573, #14142, and #14271 for discussion.

This change updates ProcessGroupGloo to ensure that all prior
operations have completed before executing the barrier.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13205022

fbshipit-source-id: 673e7e6ca357dc843874d6dd8da590832e1de7fa

Make ProcessGroup::Work::wait() throw (#14298)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14298

This is a breaking API change for users of the C++ c10d API. The work
object defined wait() to return a boolean. If the work completed
successfully it would return true, if it didn't it would return false.
It was then up to the user to call the exception() function to figure
out what went wrong. This has proven suboptimal as it allows users to
forget about failure handling and errors may be ignored.

The work class is semantically very similar to std::future, where a
call to get() may throw if the underlying std::promise has set an
exception. This commit changes the semantic of the work class to be
similar to this and turns wait() into a void function that throws if
the work completes with an exception.

The exception() function can still be used to retrieve the exception
if isSuccess() returns false, but now returns an std::exception_ptr
instead of a reference to a std::exception.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13158475

fbshipit-source-id: 9cd8569b9e7cbddc867a5f34c6fd0b7be85581b8

Add option structs and timeout field (#14297)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14297

Adds option structs for allgather and barrier such that we have one
for every collective. Add timeout member field to every one of these
such that we can support per operation timeouts.

Use default constructed options struct for every collective process
group function exposed to Python.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13158474

fbshipit-source-id: 3d28977de2f2bd6fc2f42ba3108b63a429338906

Refer to all work with ProcessGroup prefix (#14296)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14296

There was mixed usage of "ProcessGroup::Work" and just "Work".
Adding prefix for readability/consistency.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13128977

fbshipit-source-id: a54a8784fa91cd6023c723cb83e9f626fb896a30

Remove algorithm caching in ProcessGroupGloo (#14295)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14295

This is no longer used after moving to Gloo new style algorithms.

Closes #11912.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13111781

fbshipit-source-id: 53e347080e29d847cd9da36f2d93af047930690c

Use new style barrier support in c10d/gloo (#14294)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14294

This is the final collective to be ported to the new style where there
is no longer a need to keep a cached algorithm instance around. There
is a follow up change incoming to remove the algorithm caching
functionality in ProcessGroupGloo.

Reviewed By: manojkris

Differential Revision: D13111509

fbshipit-source-id: f3ea0d955a62029fc4e7cfc09055e4957e0943ac

fix doc for sparse.addmm (#14403)

Summary:
- fixing the doc issue in sparse.addmm

================ before change ==================

================ post change ==================
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14403

Differential Revision: D13216582

Pulled By: weiyangfb

fbshipit-source-id: 52e0a20c6b341c37cfb31f281be3afe2a52ca532

per-group and per-channel quantization (#14340)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14340

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/FBGEMM/pull/25

Per-group and per-channel quantization in fbgemm
This diff also cleans up explicit template instantiation using macro expansion
This diff also changes randFill interface which was easy to make mistakes of generating integer random numbers for floating point vectors.

Using this in DNNLOWP operators will be done in a separate diff.

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D13176386

fbshipit-source-id: e46c53e31e21520bded71b8ed86e8b19e010e2dd

Add variable_factories.h to cppdocs (#14381)

Summary:
This will document `torch::from_blob` and such.

soumith ezyang
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14381

Differential Revision: D13216560

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 112f60e45e4d38a8a9983fa71e9cc56bc1a73465

Use integer math to compute output size of pooling operations (#14405)

Summary:
As reported in #13386, the pooling operations can return wrong results for large inputs. The root of the problem is that while the output shape is initially being computed with integer operations, it is converted to float32 for division by the stride and applying either a `ceil` or a `floor` depending on the `ceil_mode`. Since even moderately large integers (the smallest being 16,777,217) cannot be expressed exactly in float32, this leads to wrong result shapes.

This PR relies purely on integer operations to perform the shape computation, including the ceil/floor distinction. Since I could not stand all that duplicated code, I pulled it out into a `pooling_shape.h` header, similar to the existing `linear_upsampling.h` header. I hope this is acceptable, let me know if you'd like to see it solved differently. I've also added tests to `test_nn.py` that fail without my changes and pass with my changes. They cover `{max,avg}_pool{1,2,3}d()` for CPU and GPU.

Fixes #13386.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14405

Differential Revision: D13215260

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 802588ce6cba8db6c346448c3b3c0dac14d12b2d

Delete legacy THCStream (long live THCStream). (#14246)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14246

This commit systematically eliminates THCStream entirely from THC, replacing it
with at::cuda::CUDAStream.  In places where the previous pointer type showed up
in a public API signature, those functions are now only available to C++
clients.  (It would not be too difficult to make a C-compatible version of
CUDAStream, as it's really just a simple struct, but we leave this for
future work.)

All functions in THC that referred to THCStream were expunged in favor of their
modern counterparts.

One annoyance was that I didn't feel like redoing how the torch.cuda.Stream
binding code worked, but I really wanted to get rid of the stored THCStream*
pointer.  So I repurposed the bit-packing code I implemented for Stream hashing,
and used that to (reversibly) store streams in a uint64_t cdata field.  A perhaps
more future proof solution would be to get rid of cdata entirely, and store the
device and stream ID directly.

Billing of changes:
- All CUDAStream_ pointer API functions are now hidden and anonymously
  namespaced (instead of being in the impl namespace).  All use sites
  rewritten to use the modern C++ API.  Since CUDAStreamInternals is no
  longer part of the public API, the CUDAStreamInternals constructor and
  internals() method have been removed, and replaced with anonymous
  functions in the C++ file.
- device_index() returns DeviceIndex rather than int64_t now
- Stream and CUDAStream now have pack/unpack methods.  (CUDAStream checks
  that the unpacked bit-pattern is for a CUDA device.)
- THCStream.h header is removed entirely
- Most THCStream handling functions in THC API are removed

Reviewed By: gchanan

Differential Revision: D13121531

fbshipit-source-id: 48873262cc0a37c3eec75a7ba1c93c800da40222

Add hash functions for Stream, CUDAStream; fix Device hash function (#14191)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14191

Previously, Device's hash function only worked for CPU and CUDA.  Now
it works for everything.

Implementing the bit concatenation was a bit tricky, and I got it wrong the
first time. See Note [Hazard when concatenating signed integers]

Reviewed By: smessmer

Differential Revision: D13119624

fbshipit-source-id: 36bfa139cfc739bb0624f52aaf466438c2428207

Implement NaN-propagating max/min on Vec256.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13399

Differential Revision: D13199957

Pulled By: resistor

fbshipit-source-id: 1565e079b13c5d4f42f2033830a7c997b7d824bc

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: 210f7eec65bea5e31817fb56dec27b0ab8af797a

Remove unused executors, part 3 (#14199)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14199

Remove legacy code for dag, async_dag

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13019102

fbshipit-source-id: ff07e45304d9af4be0375215f4b642c4b0edb12d

Remove unused executors, part 2 (#14115)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14115

Remove legacy implementation of prof_dag

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13019096

fbshipit-source-id: 4f2bf676444d84eaa2cc1effcc3ebdc764e0a016

Remove unused executors, part 1 (#14117)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14117

Removing unused legacy executors (htrace)

Reviewed By: salexspb

Differential Revision: D13019078

fbshipit-source-id: 19d0ed1b47a22cc17c27fdd15d748ced54806132

Delete OPENMP_STUB translation. (#14286)

Summary:
Signed-off-by: Edward Z. Yang <ezyang@fb.com>
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14286

Differential Revision: D13205356

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 08e9821e4b32f8d7f3c41906e481f280ee6cf2e3

backward for sparse.addmm(D, S, D, alpha, beta) -> D (#13345)

Summary:
- introduce `sparse.addmm()` with backward for sparse matrix input for https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12308
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13345

Differential Revision: D13094070

Pulled By: weiyangfb

fbshipit-source-id: 136c08c3ca9bafb20577b60dd43d31c3e5cd5461

Switch Int8ChannelShuffle operator to QNNPACK (#14362)

Summary:
1.8-2.2X better performance on ARM devices
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14362

Reviewed By: jerryzh168

Differential Revision: D13192312

Pulled By: Maratyszcza

fbshipit-source-id: 0d3dff067e300c7d741c42615b61246cbf09a829

Fixed file init_method write/read race (#14388)

Summary:
This should fix the race among multiple processes: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13750

Essentially, the reader is trying to open the file, and will error out if it doesn't exist, we here factor in the timeout option of FileStore to apply a timeout for creating a file (should always be created anyway unless something is wrong), and more importantly, waiting for the file to be created.

Tested on both NFS and local drive, the race disappears when 8 concurrent processes do distributed training.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14388

Differential Revision: D13207178

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: d3d5d62c4c8f01c0522bf1653c8986155c54ff80

Fix dataloader iterator test (#14045)

Summary:
I noticed the test `DataLoaderTest.CanDereferenceIteratorMultipleTimes` doesn't test proper progression of the iterator. I also added a test for using `std::copy`.

Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/14276

ebetica ezyang apaszke
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14045

Differential Revision: D13092187

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 57698ec00fa7b914b159677a4ab38b6b25c2860b

Fixed c10d test (#14389)

Summary:
Most likely a typo.

Tested on 8-GPU machine

```
tengli@learnfair062:~/pytorch/test$ python test_c10d.py ProcessGroupNCCLTest.test_barrier
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 29.341s

OK
```
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14389

Differential Revision: D13207207

Pulled By: teng-li

fbshipit-source-id: aaffe14237076fe19d94e2fa4d9c093397f07bb9

fix typo in `torch.sum` documentation (#14250)

Summary:
Notice that an extra colon was added to `:attr:`, so in https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.sum , `dim` shows up as ":attr::_dim_". This patch fixes the issue.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14250

Reviewed By: soumith

Differential Revision: D13146363

Pulled By: umanwizard

fbshipit-source-id: f7d03dcb0973aae248b56ab407ba8489f2b1fe36

More JIT type hierarchy refinement (#14127)

Summary:
JIT type system hierarchy refinement and refactors:

1. Make NumberType be the base type of IntType FloatType
2. Make single type container like OptionalType and FutureType share SingleElementType base type
3. Some refactors to make it more robust, e.g. adding python_str() for some types so that we have proper python_print serialization format
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14127

Differential Revision: D13112657

Pulled By: wanchaol

fbshipit-source-id: 335c5b25977be2e0a462c7e4a6649c1b653ccb4f

changing some rpath stuff (#14304)

Summary:
See if anything breaks
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14304

Differential Revision: D13201418

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: ac2101b61a23bda37329d4d923c3d9d120e718bf

Fix caffe2 => onnx exporter for ConvTranspose (#14143)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14143

ConvTranspose has a per-operator attribute rename, which meant that the
global attribute rename for kernels => kernel_shape was not applied.
Changing the behavior so that the global renames always apply, but per-op
renames can override those for specific attributes.

Note: The python frontend path isn't actually used for ConvTranspose, but I
thought it would be good to make it consistent.

Reviewed By: yinghai

Differential Revision: D13113395

fbshipit-source-id: cd3f124b4b5c753a506d297138b7d002b51bfb38

Revert D13166669: [pytorch][PR] Allow dataloader to accept a custom memory pinning function

Differential Revision:
D13166669

Original commit changeset: ca965f9841d4

fbshipit-source-id: 0836b4f50f73ba01c97491a719660f02e36f20ad

remove CAFFE2_API from IdWrapper (#14044)

Summary:
it doesn't really make sense on a template class. Also it breaks if
you try to build in debug on Windows, so this will save someone some
frustration in the future.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14044

Differential Revision: D13202960

Pulled By: anderspapitto

fbshipit-source-id: 617d78366993d5ecc2ba1f23bb90010f10df41f3

FeedTensor returns a Tensor (#14196)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14196

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13641

FeedTensor function used to take a pointer to Tensor and feed the content using Resize
and mutable_data, but since Tensor is a pointer now, we can just return a Tensor instead.

Reviewed By: dzhulgakov

Differential Revision: D13091163

fbshipit-source-id: 9abf2fd320baca76e050530c500dd29f8e2d0211

Allow graph fuser to move chunks past multiple nodes. (#14055)

Summary:
Fixes #12290. Also speeds up JIT LSTM forward pass from 8.8ms to 7.8ms; previously, each JIT lstm cell used 2 fused kernels. Now, it only uses one fused kernel (which is how many kernels cudnn uses).

Explanation:

Let f, g, h be fusible ops.
```
x = f(v, w)
z = g(x, y)
a, b = chunk(z)
c = h(a, b)
```
becomes (before this PR):
```
x = f(v, w)
x', y' = broadcast_tensors([x, y])
ax, bx = chunk(x')
ay, by = chunk(y')
a = g(ax, ay)
b = g(bx, by)
c = h(a, b)
```
The graph fuser then puts g, g, and h into one FusionGroup and is unable
to move `x = f(v, w)` into the FusionGroup.

This PR lets the graph fuser move `x = f(v, w)` into the FusionGroup.
It does this by abstracting the broadcast_tensors + multiple chunk nodes
into one intermediate `prim::BroadcastingChunk[chunks, dim]` node.

A `BroadcastingChunk[chunks, dim](*inputs)` node is equivalent to:
- broadcasting all of *inputs
- chunk-ing each broadcasted input into `chunks` chunks along dim `dim`.

Abstracting the broadcasting chunk behavior away, it is now a lot easier
for the graph fuser to move (broadcast + chunk) past an operation. After
this PR, the above graph becomes:
```
x = f(v, w)
ax, bx, ay, by = BroadcastingChunk(x, y)
a = g(ax, ay)
b = g(bx, by)
c = h(a, b)
```
Now, to move `x = f(v, w)` after the BroadcastingChunk, one just needs
to add f's operands to the BroadcastingChunk:
```
ay, by, av, bv, aw, bw = BroadcastingChunk(y, v, w)
ax = f(av, aw)
by = f(bv, bw)
a = g(ax, ay)
b = g(bx, by)
c = h(a, b)
```

cc apaszke mruberry zdevito
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14055

Differential Revision: D13159259

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 134e9e645c950384d9be6a06a883a10e17a73d7d

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: b4d74bf58b5536a0de654dfe73d41b5e1126eec6

Removing Caffe2-specific conda infra

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/11961

Differential Revision: D10045909

Pulled By: pjh5

fbshipit-source-id: e9c12124897ee586aeb8b6654b31e4b81687199a

fix tensor advanced indexing with assignment (#14311)

Summary:
Fix a mishandling of `foo[a] = b` when `a` was a tensor. We were assigning to a copy of `foo`, not a view of it.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14311

Differential Revision: D13196109

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: c929401fda7c4a27622d3fe2b11278b08a7f17f1

remove unnecessary zero_point argument from constructors (#14323)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14323

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/FBGEMM/pull/24

As title says.

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D13167073

fbshipit-source-id: 6d6c526fd6e29a14e97f71a0881f28ada8703107

Updating submodules

Reviewed By: yns88

fbshipit-source-id: 06e234f1a0217a268712832f21cb06b7109538a6

Fix -Wreturn-std-move (#14113)

Summary:
On clang-7 (internal) a warning, `-Wreturn-std-move`, is being emitted and raised to an error via `-Werror` for the code this PR fixes. The reason is that `autograd::make_variable` returns an `autograd::Variable`, so returning it from a function that returns `at::Tensor` disallows the compiler from eliding the return value (RVO). So let's explicitly convert the `autograd::Variable` to an `at::Tensor` before returning it.

ezyang
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14113

Differential Revision: D13105638

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 6e1dc31c6512e105ab2a389d18807422ee29283c

minimize code compiled with avx2 and header includes from them (#14313)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14313

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/FBGEMM/pull/22

This diff is an attempt to minimize code compiled with avx2.

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D13166591

fbshipit-source-id: 2be241141f6d7478b86a422953791e237ff10268

Add proper from_blob overloads (#13982)

Summary:
There was an overload for `torch::from_blob` missing that allowed passing strides.

ezyang soumith
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13982

Differential Revision: D13108089

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: b87594ec0bf55b35d106b4438bc18b2ce9fc8f71

allow concatenating "hybrid" (sparse/dense) tensors along their dense dimensions (#13761)

Summary:
Follow-up to #13577

The idea is to take each values tensor, concatenate it with zeros before and after itself (along the dimension corresponding to the one we're catting the tensors along), to get a tensor corresponding to the values for that tensor in the result. Then we concatenate all of those together to get the final values tensor. (Hopefully, this will be more clear from the example in the comments).

The indices are more straightforward: since we aren't concatenating along a sparse dimension, they don't change at all, so all we need to do are concatenate the indices from the different tensors together.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13761

Differential Revision: D13160343

Pulled By: umanwizard

fbshipit-source-id: 13d7adecd369e0eebdf5bce3d90a51029b66bd1d

Allow torch.utils.cpp_extension.load to load shared libraries that aren't Python modules (#13941)

Summary:
For custom TorchScript operators, `torch.ops.load_library` must be used and passed the path to the shared library containing the custom ops. Our C++ extensions stuff generally is meant to build a Python module and import it. This PR changes `torch.utils.cpp_extension.load` to have an option to just return the shared library path instead of importing it as a Python module, so you can then pass it to `torch.ops.load_library`. This means folks can re-use `torch.utils.cpp_extension.load` and `torch.utils.cpp_extension.load_inline` to even write their custom ops inline. I think t-vi  and fmassa will appreciate this.

soumith
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13941

Differential Revision: D13110592

Pulled By: goldsborough

fbshipit-source-id: 37756307dbf80a81d2ed550e67c8743dca01dc20

Batch more matrix multiplies (#13456)

Summary:
This handles the input pre-multiplication in RNNs, yielding pretty significant speedups in backward times. This pass depends on loop unrolling, so we'll batch only as many elements as the unrolling factor allows.

cc mruberry ngimel zou3519 zdevito
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/13456

Differential Revision: D12920339

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 5bcd6d259c054a6dea02ae09a9fdf9f030856443

Enable native wrappers for the remainder of nn functions.

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14290

Differential Revision: D13162562

Pulled By: gchanan

fbshipit-source-id: 615e1727988bfeeade48f9b38162333a2e298f7b

Add Recency Weighted into SparseLookup (#14291)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14291

Add RecencyWeighted into SparseLookup.

Reviewed By: Wakeupbuddy

Differential Revision: D13147738

fbshipit-source-id: de5dc3aaee8ce7d41c6d30d2ff47e9786a7fa4da

quote NUMPY_INCLUDE_DIR (#14341)

Summary:
when NUMPY_INCLUDE_DIR contains space character (e.g. "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\..."), cmake cannot receive correct path name.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14341

Differential Revision: D13188408

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: b62127d90e53da94fe6af5d3bdd2ea4fd6546210

shape analysis fix (#14325)

Summary:
This PR is deceptively large because of an indenting change. The actual change is small; I will highlight it inline
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14325

Differential Revision: D13183296

Pulled By: suo

fbshipit-source-id: fcbf6d5317954694ec83e6b8cc1c989f2d8ac298

Some minor fixes for Windows build script (#14218)

Summary:
1. Fix execution failure when some of the paths are not defined
2. Users can now optionally override install dir by setting `CMAKE_INSTALL_PREFIX`
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14218

Differential Revision: D13180350

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: 8c9680d1285dbf08b49380af1ebfa43ede99babc

Allow dataloader to accept a custom memory pinning function (#14171)

Summary:
Currently, the `pin_memory_batch` function in the dataloader will return a batch comprised of any unrecognized type without pinning the data, because it doesn't know how.

This behavior was preventing us from overlapping data prefetching in Mask-RCNN, whose custom `collate_fn` returns a custom batch type.

The present PR adds the ability for the user to pass a `pin_fn` alongside any custom `collate_fn` to handle such custom types.
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/14171

Differential Revision: D13166669

Pulled By: soumith

fbshipit-source-id: ca965f9841d4a259b3ca4413c8bd0d8743d433ab