Fix triage workflow when the card already exists in project (#63347)

Summary:
Fixes issues like https://github.com/pytorch/pytorch/runs/3336787242

```
RequestError [HttpError]: Validation Failed: {"resource":"ProjectCard","code":"unprocessable","field":"data","message":"Project already has the associated issue"}
Error: Unhandled error: HttpError: Validation Failed: {"resource":"ProjectCard","code":"unprocessable","field":"data","message":"Project already has the associated issue"}
    at /home/runner/work/_actions/actions/github-script/v2/dist/index.js:7531:23
    at processTicksAndRejections (internal/process/task_queues.js:93:5)
    at async eval (eval at callAsyncFunction (/home/runner/work/_actions/actions/github-script/v2/dist/index.js:7985:56), <anonymous>:63:1)
    at async main (/home/runner/work/_actions/actions/github-script/v2/dist/index.js:8011:20) {
  name: 'HttpError',
  status: 422,

...
```

The card may already exist, thus no need to handle `422` status code. Anything else will re-throw the err.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63347

Reviewed By: malfet

Differential Revision: D30348529

Pulled By: zhouzhuojie

fbshipit-source-id: 36647837bfccad43ce01eb5dfe6642e685615037

[opinfo] nn.functional.pad (#62814)

Summary:
Reference: https://github.com/facebookresearch/functorch/issues/78

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62814

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30307492

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 4f6062eb4a3c91ed1795df1f82846afa0abafcdc

Add expecttest to requirements.txt (#63320)

Summary:
This PR closes the developer environment gap left by https://github.com/pytorch/pytorch/issues/60658 by adding [expecttest](https://github.com/ezyang/expecttest) to `requirements.txt`. Thus it provides a solution to one of the short-term problems that https://github.com/pytorch/pytorch/issues/60697 tries to solve, but does not provide a long-term solution to https://github.com/pytorch/pytorch/issues/61375.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63320

Reviewed By: malfet

Differential Revision: D30340654

Pulled By: samestep

fbshipit-source-id: 26c8f8c9889cce4a94fafb1bf2f0d6df4c70503f

add comma to prevent syntax errors (#62492)

Summary:
Fixes #{issue number}

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62492

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30304684

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: db08ca39bcecbfd79ea50df18536bf4e87f51e15

Retry apt-get during setup_ci_workspace (#63319)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63319

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: anjali411

Differential Revision: D30346067

Pulled By: bertmaher

fbshipit-source-id: 2aafa97e78f9297553d772b2524d6f1c0ebaa46e

Make `torch.lu` differentiable for wide/tall inputs + jit (#61564)

Summary:
As per title.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61564

Reviewed By: astaff

Differential Revision: D30338136

Pulled By: mruberry

fbshipit-source-id: f01436fc90980544cdfa270feee16bb3dda21b93

[Model Averaging] Allow subgroup to be None in PostLocalSGDState (#63277)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63277

`PostLocalSGDState` requires a subgroup. To initialize this subgroup, a global process group must be initialized. However, this imposes a restriction that a hook state can only be provided after distributed environment initialization, which is not compatible with lightning DDP plugin setup where hook state should be provided before distributed environment initialization.

Proposal: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/59699
ghstack-source-id: 135848575

Test Plan: buck test mode/dev-nosan caffe2/test/distributed:distributed_nccl_fork -- test_ddp_hook_parity_post_localSGD

Reviewed By: cbalioglu

Differential Revision: D30325041

fbshipit-source-id: 7b870166d096d306c3f2f7c69816a705cec0bebd

Revert "[docs] Update docs for NegativeBinomial (#45693)" (#63192)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63192

**Summary**
This reverts commit 402caaeba513929dcfe12df183c764b0ef43f688. As per the
dicussion in #62178, this commit was not needed.

**Test Plan**
Continuous integration.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30293202

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: 91ee7ad0523a9880605d83fe9712c39df67384a8

Refactor BucketBatch (#63185)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63185

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30288893

Pulled By: ejguan

fbshipit-source-id: b88b792d12a83c99d8ea9e516e3b4c54a82100f6

Replace str by repr for DataChunk (#63184)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63184

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30288892

Pulled By: ejguan

fbshipit-source-id: 45c88fdd3987e234f2c22ebbbfd8d5044983c34c

[nnc] Updated IRMutator and IRSimplifier to perform in-place mutations. (#63246)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63246

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: ZolotukhinM

Differential Revision: D30309636

Pulled By: navahgar

fbshipit-source-id: 409ea8d6982888cfee9127e6248044dd2ed9d8d4

[docs][ao] Add overload information for fake_quantize_per_tensor_affine (#63258)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63258

This function supports scalar and tensor qparams

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: jerryzh168

Differential Revision: D30316432

fbshipit-source-id: 8b2f5582e7e095fdda22c17d178abcbc89a2d1fc

[docs][ao] Add missing docstrings for quantized_max_pool1d and quantized_max_pool2d (#63242)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63242

These functions are part of the native functions namespace as well as the quantized namespace

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: jerryzh168

Differential Revision: D30316430

fbshipit-source-id: cd9c839e5c1a961e3c6944e514c16fbc256a2f0c

[docs][ao] Add missing documentation for torch.quantized_batch_norm (#63240)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63240

Op is exposed via torch.quantized_batch_norm to the end user without any existing documentation

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30316431

fbshipit-source-id: bf2dc8b7b6f497cf73528eaa2bedef9f65029d84

[OpInfo] Add expected_failure kwarg to SkipInfo (#62963)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62963

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30327199

Pulled By: heitorschueroff

fbshipit-source-id: 45231eca11d1697a4449d79849fb17264d128a6b

Small refactor for OpInfo decorators (#62713)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62713

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30327200

Pulled By: heitorschueroff

fbshipit-source-id: 1899293990c8c0a66da88646714b38f1aae9179d

[Pytorch Edge] Fix broken test post changes in error reporting format. (#63287)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63287

Recent changes in https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62419 changed
the way module hierarchy is reported. Now it includes information about
function names as well.

Test Plan:
python test/mobile/test_lite_script_module.py
TestLiteScriptModule.test_save_mobile_module_with_debug_info_with_trace

Imported from OSS

Reviewed By: iseeyuan

Differential Revision: D30328512

fbshipit-source-id: ddd6b11b9ab01cc725f4568a35eff7a92f17204b

To add warm-up scheduler to optim (#60836)

Summary:
Warm up of learning rate scheduling has initially been discussed  by Priya et. al. in the paper: https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf .

In the section 2.2 of the paper they discussed and proposed idea of warming up learning schedulers in order to prevent big variance / noise in the learning rate. Then idea has been further discussed in the following papers:
  * Akilesh Gotmare et al. https://arxiv.org/abs/1810.13243
  * Bernstein et al  http://proceedings.mlr.press/v80/bernstein18a/bernstein18a.pdf
  * Liyuan Liu et al: https://arxiv.org/pdf/1908.03265.pdf

There are two type of popularly used learning rate warm up ideas
  * Constant warmup  (start with very small constant learning rate)
  * Linear Warmup        ( start with small learning rate and gradually increase)

In this PR we are adding warm up as learning rate scheduler. Note that learning rates are chainable, which means that we can merge warmup scheduler with any other learning rate scheduler to make more sophisticated learning rate scheduler.

## Linear Warmup

Linear Warmup is multiplying learning rate with pre-defined constant - warmup_factor in the first epoch (epoch 0). Then targeting to increase this multiplication constant to one in warmup_iters many epochs. Hence we can derive the formula at i-th step to have multiplication constant equal to:

                    warmup_factor + (1-warmup_factor) * i /  warmup_iters

Moreover, the fraction of this quantity at point i to point i-1 will give us

           1 + (1.0 - warmup_factor) / [warmup_iters*warmup_factor+(i-1)*(1-warmup_factor)]

which is used in get_lr() method in our implementation. Below we provide an example how to use linear warmup scheduler and to give an example to show how does it works.

```python
import torch
from torch.nn import Parameter
from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import WarmUpLR

model = [Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
optimizer = SGD(model, 0.1)
scheduler = WarmUpLR(optimizer, warmup_factor=0.1, warmup_iters=10, warmup_method="linear")

for epoch in range(15):

    print(epoch, scheduler.get_last_lr()[0])

    optimizer.step()
    scheduler.step()
```

```
0 0.010000000000000002
1 0.019000000000000003
2 0.028000000000000008
3 0.03700000000000001
4 0.04600000000000001
5 0.055000000000000014
6 0.06400000000000002
7 0.07300000000000002
8 0.08200000000000003
9 0.09100000000000004
10 0.10000000000000005
11 0.10000000000000005
12 0.10000000000000005
13 0.10000000000000005
14 0.10000000000000005
```

## Constant Warmup

Constant warmup has straightforward idea, to multiply learning rate by warmup_factor until we reach to epoch warmup_factor, then do nothing for following epochs

```python
import torch
from torch.nn import Parameter
from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import WarmUpLR

model = [Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
optimizer = SGD(model, 0.1)
scheduler = WarmUpLR(optimizer, warmup_factor=0.1, warmup_iters=5, warmup_method="constant")

for epoch in range(10):

    print(epoch, scheduler.get_last_lr()[0])

    optimizer.step()
    scheduler.step()
```

```
0 0.010000000000000002
1 0.010000000000000002
2 0.010000000000000002
3 0.010000000000000002
4 0.010000000000000002
5 0.10000000000000002
6 0.10000000000000002
7 0.10000000000000002
8 0.10000000000000002
9 0.10000000000000002
```

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/60836

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D29537615

Pulled By: iramazanli

fbshipit-source-id: d910946027acc52663b301f9c56ade686e62cb69

Move fx2trt and oss_acc_tracer to oss (#63101)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63101

Move internal fx2trt to torch/fx/experimental/fx2trt and merge the two TRT interpreter we have right now. cc: mortzur as this might affect uru exporting script.

Move oss_acc_tracer to torch/fx/experimental/fx_acc.

Test Plan: CI

Reviewed By: jerryzh168

Differential Revision: D30257909

fbshipit-source-id: 4e374965fbf88d72e91844d9e9b6ff9b98f467d1

Hide all symbols in llvm namespace (#63272)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63272

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: nikithamalgifb

Differential Revision: D30331695

Pulled By: bertmaher

fbshipit-source-id: d35130c96f7e2a31fa86d9d80de59002e96301df

Add copy button to code snippets in docs (#63149)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63149

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: navahgar, albanD

Differential Revision: D30308891

Pulled By: anjali411

fbshipit-source-id: ad51180ab2f27c4525682b2603bbf753bb8f1ce9

[Pytorch Edge] Enable kineto profiler on mobile via EdgeKinetoProfiler (#62419)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62419

This diff adds support for cpu only kineto profiler on mobile. Thus
enabling chrome trace generation on mobile. This bring cpp API for
mobile profiling on part with Torchscript.
This is done via:
1. Utilizating debug handle annotations in KinetoEvent.
2. Adding post processing capability, via callbacks, to
KinetoThreadLocalState
3. Creating new RAII stype profiler, KinetoEdgeCPUProfiler, which can be
used in surrounding scope of model execution. This will write chrome
trace to the location specified in profiler constructor.

Test Plan:
MobileProfiler.ModuleHierarchy

Imported from OSS

Reviewed By: raziel

Differential Revision: D29993660

fbshipit-source-id: 0b44f52f9e9c5f5aff81ebbd9273c254c3c03299

[Pytorch Mobile] Combing instructions and debug hanles in single struct (#62418)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62418

Debug handles have one to one correspondence with instruction, so just
combine them in one.

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: raziel

Differential Revision: D29993661

fbshipit-source-id: 125c7163174cf66624dd95f110fdc8208fea8a07

[Pytorch Profiler] Introduce scopes to enableProfiler (#62417)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62417

This diff adds an option to make enableProfiler enable callbacks only
for certain RecordScopes.
Why?
Profiling has some overhead when we repeatedly execute callbacks for
alls copes. On mobile side when we often have small quantized models
this overhead can be large. We observed that by only profiling top level
op and skipping profiling of other atend ops called within we can limit
this overhead. For example, instead of profling at::conv2d -> at::convolution ->
at::convolution_ and further more if ops like transpose etc. are called,
skipping profiling of those. Of course this limits the visibility, but
at the least this way we get a choice.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: ilia-cher

Differential Revision: D29993659

fbshipit-source-id: 852d3ae7822f0d94dc6e507bd4019b60d488ef69

[Pytorch Profiler] Add debug_handles to KinetoEvent (#62228)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62228

This diff adds debug handles to events and provides a way to use
RECORD_FUNCTIONs that will pass debug_handles down to profiler, which
will record it in the events.

Why add debug_handles?
For pytorch mobile, with lite interpreter, we generate debug handles
that can be used for lazily symbolicate exception traces to model level
stack trace. Similar to the model level stack trace you get in
TorchScript models. The debug_handles also enable getting module
hierarchy for lite interpreter model, support for which was added to
KinetoProfiler in previous diffs.

Followup plan:
1. Enabled scope callbacks such that lite interpreter can use it to
profiler only top level ops.
2. Enable post processing callbacks that take KinetoEvents and populate
module hierarchy using debug handles.

This will let us use KinetoProfiler for lite interpter use cases on
mobile. Aim is to use RAII guard to similarly generate chrome trace for
mobile usecases as well, although only for top level ops.

Test Plan:
test_misc : RecordDebugHandles.Basic

Imported from OSS

Reviewed By: ilia-cher

Differential Revision: D29935899

fbshipit-source-id: 4f06dc411b6b5fe0ffaebdd26d3274c96f8f389b

[Pytorch Profiler] Move start timestamp to end of start callback (#62191)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62191

This moves start timestamping to end of callback. This way we dont
account for callstack/module hierarchy related overhead in op runtime.

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: ilia-cher

Differential Revision: D29910519

fbshipit-source-id: f462031a81ae12b3db7993cf482e5ad93a35e096

[Pytorch Profiler] Add support for adding module hierarchy to (#61792)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61792

KinetoEvent

This PR adds module hierarchy information to events.
What is module hierarchy information attached to events?
During profiling a TorchScript module, when events are added, we ask JIT
what is the module hierarchy associated with the node being
executed. At the time of execution of that node, there might be multiple
frames in the stack of interpreter. For each frame, we find
corresponding node and the corresponding module hierarchy is queried.
Module hierarchy corresponding to the node is associated with node's
InlinedCallStack. InlinedCallStack of node tracks the path via which the
node is inlined. Thus during the inlining process we annotate
module information corresponding to the CallMethod nodes being inlined.

With this PR, chrome trace will contain additional metadata:
"Module Hierarchy". This can look like this:
TOP(ResNet)::forward.SELF(ResNet)::_forward_impl.layer1(Sequential)::forward.0(BasicBlock)::forward.conv1(Conv2d)::forward.SELF(Conv2d)::_conv_forward
It contains module instance, type name and the method name in the
callstack.

Test Plan:
test_profiler

Imported from OSS

Reviewed By: raziel, ilia-cher

Differential Revision: D29745442

fbshipit-source-id: dc8dfaf7c5b8ab256ff0b2ef1e5ec265ca366528

add substract of max and testcase (#63132)

Summary:
As discussed here https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62897, in the path of BF16/non-last-dim Softmax, we miss the subtractions of max value which will cause the overflow in the `exp()` calculation when the value of input tensor is large, such as `1000.0`.
To avoid this issue, we add the subtractions of max value and the corresponding test cases in this PR.

Note w/o subtractions of max value(accidental reverts or changes), we will get the underlying error message of the test case
```
AssertionError: False is not true : Tensors failed to compare as equal!With rtol=0.05 and atol=0.05, found 103984 element(s) (out of 126720) whose difference(s) exceeded the margin of error (including 103984 nan comparisons). The greatest difference was nan (0.0 vs. nan), which occurred at index (0, 0, 0, 1).
```

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63132

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30280792

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: 722821debf983bbb4fec878975fa8a4da0d1d866

OpInfo: `nn.functional.conv_transpose2d` (#62882)

Summary:
See https://github.com/facebookresearch/functorch/issues/78 and https://github.com/pytorch/pytorch/issues/54261.

cc: mruberry zou3519 Chillee

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62882

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30280804

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: e40cdf43e98c1f11e45df6b8bc13110b4d29c45f

refactor fx2trt example script so it can be imported as a library (#63262)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63262

Just create a `__main__` guard.

Test Plan: run linter, sandcastle tests

Reviewed By: 842974287

Differential Revision: D30263617

fbshipit-source-id: 8044ce5d815b043c3778591384cb13d9a89d0048

[iOS] Add `LibTorch-Lite-Nightly` pod (#63239)

Summary:
D30090760 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/e182b459d94fe77c1d9f623c94fc2621c8cc55de) was reverted by D30303292 because of a lint issue in `LibTorch-Lite-Nightly.podspec.template`. Resubmit the diff after fixing the issue.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63239

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: xta0

Differential Revision: D30315690

Pulled By: hanton

fbshipit-source-id: f0fa719ffc3b8181ab28c123584ae5c1da8992c0

Allow TransformerEncoder and TransformerDecoder to accept 0-dim batch sized tensors. (#62800)

Summary:
This issue fixes a part of https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12013, which is summarized concretely in  https://github.com/pytorch/pytorch/issues/38115.

This PR allows TransformerEncoder and Decoder (alongwith the inner `Layer` classes) to accept inputs with 0-dimensional batch sizes.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62800

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30303240

Pulled By: jbschlosser

fbshipit-source-id: 8f8082a6f2a9f9d7ce0b22a942d286d5db62bd12

[ROCm] Update HIP_VERSION to TORCH_HIP_VERSION (#62786)

Summary:
- HIP_VERSION semantic versioning will change in ROCm4.3. The changes essentially remove the dependency on HIP_VERSION provided in the hip header to keep code compatible with older and newer versions of ROCm.
- TORCH_HIP_VERSION is derived from HIP_VERSION_MAJOR and HIP_VERSION_MINOR

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62786

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30281682

Pulled By: seemethere

fbshipit-source-id: e41e69fb9e13de5ddd1af99ba5bbdcbb7b64b673

Respect user-set CMAKE_PREFIX_PATH (#61904)

Summary:
Fixes the case where the `CMAKE_PREFIX_PATH` variable gets silently overwritten by a user specified environment variable.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61904

Reviewed By: walterddr, malfet

Differential Revision: D29792014

Pulled By: cbalioglu

fbshipit-source-id: babacc8d5a1490bff1e14247850cc00c6ba9e6be

Remove left-over print in test_diff_graph_inline_threshold (#63231)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63231

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30305851

Pulled By: gmagogsfm

fbshipit-source-id: 43da3b5f49ad4a6a2d6d174acf792f3ccf41a463

Add CostInferenceFunction for SplitOp (#63133)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63133

SplitOp is costly but missing cost inference function which hurts cost based balancing. Changes are:
(1) Addition of CostInferenceFunction for SplitOp
(2) Small fix in CostInferenceFunction for ConcatOp

Test Plan:
Added unit tests:

buck test //caffe2/caffe2/python/operator_test:split_op_cost_test

buck test //caffe2/caffe2/python/operator_test:concat_op_cost_test

Reviewed By: smacke

Differential Revision: D30247360

fbshipit-source-id: 989e962f3a981acc85b73aac3fb23e603b7d1591

[docs] Merge note block in `torch.lu` documentation (#63156)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63156

**Summary**
This commit merges the four successive `Note` blocks that appear in the
documentation for `torch.lu`. Each one only has one line in it, so all
of them have been merged into one block with a bulleted list that
contains the original items.

**Test Plan**
Continuous integration.

*Before*
<img width="888" alt="Captura de Pantalla 2021-08-12 a la(s) 10 48 39 a  m" src="https://user-images.githubusercontent.com/4392003/129244443-b7d1594e-8833-4c20-a911-e1bf7ca88a8d.png">

*After*
<img width="932" alt="Captura de Pantalla 2021-08-12 a la(s) 10 48 46 a  m" src="https://user-images.githubusercontent.com/4392003/129244462-1f39dcdb-90e0-4fd9-a95f-343b0b6be1f1.png">

**Fixes**
This commit fixes #62339.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: navahgar, pbelevich

Differential Revision: D30292633

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: cb9071165629bfe7316b1d2fe952e4354c75d48f

[docs] Remove `input` parameter from `Tensor.flatten` docs (#63180)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63180

**Summary**
This commit removes the `input` parameter from the signature for
`Tensor.flatten` shown in its documentation. This parameter is accepted
by `torch.flatten` but not `Tensor.flatten` (since the input is the
`Tensor` on which `flatten` is invoked).

**Test Plan**
Continuous integration.

**Fixes**
This commit fixes #57478.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30293156

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: 4ad70d638af009fb6bdeb703433b306904d39a76

[docs] Add cross references to `torch.transpose` and `torch.t` (#63177)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63177

**Summary**
This commit adds a link in the documentation for `torch.transpose` that
directs to `torch.t` and vice versa. These two functions are related and
it is useful for users of one to know about the other.

**Test Plan**
Continuous integration.

**Fixes**
This commit fixes #56267.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30292654

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: 8e60cd7a598ff8b4756cb30141399dfe8e118338

[docs] Mention `vsplit`, `hsplit` and `tensor_split` in Tensor views doc (#63191)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63191

**Summary**
This commit adds `vsplit`, `hsplit` and `tensor_split` to the list of
view ops on the Tensor Views documentation page.

**Test Plan**
Continuous integration.

*Before*
<img width="195" alt="Captura de Pantalla 2021-08-12 a la(s) 2 55 07 p  m" src="https://user-images.githubusercontent.com/4392003/129275921-c1cfdf6c-9f1f-45f3-98b6-1de7a0f0cc84.png">

*After*
<img width="197" alt="Captura de Pantalla 2021-08-12 a la(s) 2 55 15 p  m" src="https://user-images.githubusercontent.com/4392003/129275936-de4afde7-0143-4e1d-b38f-c86256f4896c.png">

**Fixes**
This commit fixes #62727.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30293181

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: 283783a4ccc3ebc50cb0a427e55c7a6cb618ffd7

Allow Average Pooling modules to accept tensors with 0-dim batch sizes. (#62025)

Summary:
This issue fixes a part of https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12013, which is summarized concretely in  https://github.com/pytorch/pytorch/issues/38115.

It introduces changes and tests for allowing the Average Pooling layers to accept tensors with 0 sized batch dimensions and return meaningful results.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62025

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30303256

Pulled By: jbschlosser

fbshipit-source-id: 5f727e62a7c58d2b8bb49fcc3bd7688474917ba5

[skip ci] fix workflow code generation (#63235)

Summary:
Fixes a clean git check with code generation introduced by https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63148

`generated-win-vs2019-cuda10-py3.yml` was renamed as `generated-win-vs2019-cuda10.1-py3.yml`

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63235

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30306474

Pulled By: zhouzhuojie

fbshipit-source-id: cbae1ace064e360e8ca0c0e997116bdb20d54d46

[Static Runtime] Add pass to eliminate __getitem__/DictConstruct calls (#62429)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62429

Introduce a new pass to eliminate calls to `prim::DictConstruct/aten::__getitem__`. Given a graph like this:
```
%2 : Dict = prim::DictConstruct(%key, %value)
%3 : Tensor = aten::__getitem__(%2, %key)
%4 : Tensor = op(%3)
```
This pass produces a graph like this (after dead code elimination):
```
%4 : Tensor = op(%value)
```

This optimization is applied in the static runtime.

Test Plan:
`buck test //caffe2/test:jit -- TestPeephole`

**local.forward performance summary**
About 3% runtime benefit. All `DictConstruct` calls optimized out, `__getitem__` calls reduced significantly (~50% of them are cut out)
P438354810

**local_request_only.forward performance summary**
About 14% runtime benefit. Again, all `DictConstruct` calls optimized out, 50% `__getitem__` calls removed.
P438359742

There is some variance with runtime measurements, so take these numbers with a grain of salt. Also note that the benefit does not exist in the shrunk model since there are no `DictConstruct` calls

Reviewed By: hlu1

Differential Revision: D29995087

fbshipit-source-id: f376376a46ff808115afd2d60446e5db8f6f752f

Fixing user inputs for low, high in `make_tensor` (#61108)

Summary:
**TODOs:**

* [x] Do not clamp inputs for low and high when given and valid.
* [x] Devise rules for modifying `low` and `high` when extremals/invalid values passed.
* [x] Testing with `test_references_numerics_hard` with the revised changes. _(I've tested locally, the changes will take place in a separate PR though after offline discussion with mruberry)_
* [x] Revise comments/documentation for `make_tensor`

See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/61758 for tracker issue.

cc: mruberry pmeier

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61108

Reviewed By: VitalyFedyunin

Differential Revision: D30296167

Pulled By: mruberry

fbshipit-source-id: 67e8d15b173209a9c97ca013231494a5fa99f8c7

[hackathon] fix benchmarking script in CONTRIBUTING (#63199)

Summary:
[skip ci]
Per title

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63199

Reviewed By: mruberry

Differential Revision: D30305487

Pulled By: ngimel

fbshipit-source-id: 2704c4f08ab976a55c9f8c2fe54cd4f3f39412cf

[codemod][lint][caffe2] Extend BLACK coverage

Test Plan: Sandcastle

Reviewed By: zsol

Differential Revision: D30302716

fbshipit-source-id: f9724d4f4d1b8950f581cc2c6c77eedf19b4b6fc

ENH Adds no_batch_dim to FractionalMaxPool2d (#62490)

Summary:
Towards https://github.com/pytorch/pytorch/issues/60585

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62490

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30287143

Pulled By: jbschlosser

fbshipit-source-id: 1b9dd932157f571adf3aa2c98c3c6b56ece8fa6e

[JIT] Add a flag to rethrow caught exception in jit interpreter (#63073)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63073

It turned out that it's less than ideal to print out verbose stacktrace in exception messages in high-QPS services (see the related task) with a non-significant failure rate due to the truncation of long stacktrace which results in losing the original exception message thrown from native code. It is actually desirable to retain only the message of the original exception directly thrown from native code in such a usecase.

This change adds a new flag `torch_jit_disable_exception_stacktrace` to the pytorch jit interpreter to suppress stacktrace in the messages of exception thrown from the interpreter.

Reviewed By: Krovatkin

Differential Revision: D30241792

fbshipit-source-id: c340225c69286663cbd857bd31ba6f1736b1ac4c

Port `norm` kernel to structured kernels. (#62711)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62711

Tracking issue: #55070

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: anjali411

Differential Revision: D30109866

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: 894c9496894d059c7690a174b75bbd4db7ed6016

Port `prod` kernel to structured kernels. (#62024)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62024

Tracking issue: #55070

In this PR, I also broke down the meta functions of other reduction kernels (e.g. `all`,
`argmax`, `sum`) into the composition of common patterns.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: ejguan

Differential Revision: D29847122

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: a6680a6cf6e59bb46b8ffe7bf2a3a611d6e0fd14

Port `mean` kernel to structured kernels. (#61643)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61643

Tracking issue: #55070

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: ejguan

Differential Revision: D29783866

Pulled By: ezyang

fbshipit-source-id: dc95baf593096c03fb5f292ee6c36de3cc7f2b35

Remove req to call step() in training loop (#63164)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63164

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: mrshenli

Differential Revision: D30284616

Pulled By: andwgu

fbshipit-source-id: afdb677fb08851b139178a9f6d782196f26773e1

Pass `_allow_empty_param_list` into func opt ctor (#63163)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63163

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: mrshenli

Differential Revision: D30284615

Pulled By: andwgu

fbshipit-source-id: 4857f5b618ec5b007648737ab532ce605e5d70dc

Simplify data structures, add uniform approximation, fix mem leak (#63162)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63162

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: mrshenli

Differential Revision: D30284617

Pulled By: andwgu

fbshipit-source-id: 9bd9e5f89abcc0d3dac56b85d55cc88e843baa9f

[docs][ao] update quantize_per_tensor to mention overloads (#63165)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63165

Add details about the overloads for
* list of tensors input
* supporting tensor scale/zero-point inputs

Test Plan:
CI

Imported from OSS

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30291045

fbshipit-source-id: 9fc6418792c5e3a35417eeb8d31de4a4bfcbb7a5

Make saved tensors default hooks thread local (#62909)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62909

This PR makes saved tensors default hooks thread local.
This allows using default hooks in a multithreaded context.

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: albanD

Differential Revision: D30165416

Pulled By: Varal7

fbshipit-source-id: 10a7d580661d3d94bdaf398c4e076b7bea11c16b

Allow 0-dim batch sizes for AdaptiveMaxPool and MaxPool. (#62088)

Summary:
This issue fixes a part of https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12013, which is summarized concretely in  https://github.com/pytorch/pytorch/issues/38115.

This PR allows `MaxPool` and `AdaptiveMaxPool` to accept tensors whose batch size is 0. Some changes have been made to modernize the tests so that they will show the name of C++ function that throws an error.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62088

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30281285

Pulled By: jbschlosser

fbshipit-source-id: 52bffc67bfe45a78e11e4706b62cce1469eba1b9

DOC Improve documentation for LayerNorm (#63144)

Summary:
In this [commit](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/59178/commits/7026995f3ca253fbc19bf511d53f48f861799a4a) and [issue](https://github.com/pytorch/pytorch/pull/59178#issuecomment-897485295), the [Line 134](https://github.com/deniskokarev/pytorch/blob/47e286d024c183cb26a464447b34fde88b80d17d/torch/nn/modules/normalization.py#L134) will overwrite the "embedding" variate which would cause an error when initiating `nn.LayerNorm` function.

I suggest renaming the "embedding" in [Line 133](https://github.com/deniskokarev/pytorch/blob/47e286d024c183cb26a464447b34fde88b80d17d/torch/nn/modules/normalization.py#L133) to "embedding_dim".

The final example is:
```
batch, sentence_length, embedding_dim = 20, 5, 10
embedding = torch.randn(batch, sentence_length, embedding_dim)
layer_norm = nn.LayerNorm(embedding_dim)
```

Fixes #{59178}

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63144

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30288778

Pulled By: jbschlosser

fbshipit-source-id: e74b11430e302dae5661bf6e830ee5ac6c1838c4

Revert D30090760: [iOS] Add podspec for libTorch-lite nightly build

Test Plan: revert-hammer

Differential Revision:
D30090760 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/e182b459d94fe77c1d9f623c94fc2621c8cc55de)

Original commit changeset: 361aa2ed24a1

fbshipit-source-id: 9c0dfee80a80eb012b142d3928204d6eb8025b0a

OpInfo for `torch.nn.functional.normalize` (#62635)

Summary:
See https://github.com/facebookresearch/functorch/issues/78 and https://github.com/pytorch/pytorch/issues/54261

cc: mruberry zou3519 Chillee

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62635

Reviewed By: H-Huang

Differential Revision: D30136503

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 258c069f30d9c2a51ed27dadf94f3703b9432a4a

Implements backward for `torch.lu_solve` (#61681)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22620

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61681

Reviewed By: ngimel

Differential Revision: D30063116

Pulled By: mruberry

fbshipit-source-id: e095b0cadfb7c8b37a7ef91bae5b5dc170d8ef1c

Moving getattr_from_fqn to torch.quantization.utils (#63107)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63107

moving this function because the functionality would be useful outside of ns
ghstack-source-id: 135727260

Test Plan: buck test //caffe2/test:quantization_fx mode/dev-nosan --keep-going --config client.id=nuclide --show-full-output -- suite

Reviewed By: supriyar

Differential Revision: D30260735

fbshipit-source-id: 58deabdd0f3b03b0ee7ee92be0548a0945084d65

ENH Migrate nll_loss2d from THC to ATen (#62826)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/24608
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/24607

With the following benchmark, the backward pass runs a little slower. This is strange since the implementation should be exactly the same.

<details>
 <summary>Benchmark script</summary>

```python
from itertools import product

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import time

torch.manual_seed(0)
MS_PER_SECOND = 1000

def _time():
    torch.cuda.synchronize()
    return time.perf_counter() * MS_PER_SECOND

device = "cuda"
C = 3
n_runs = 30
reductions = ["none", "sum", "mean"]
Ns = [128, 256, 512]
Hs = [128, 256, 512]

for reduction, N, H in product(reductions, Ns, Hs):
    total_fwd_time = 0
    total_back_time = 0
    if reduction == "none":
        grad_out = torch.randn(N, H, H, device=device)
    else:
        grad_out = torch.randn(1)[0]

    for _ in range(n_runs):
        input = torch.randn(N, C, H, H, device=device, requires_grad=True)
        target = torch.rand(N, H, H, device=device).mul(3).floor().long()

        # forward
        start = _time()
        result = F.nll_loss(input, target, reduction=reduction)
        total_fwd_time += _time() - start

    result = F.nll_loss(input, target, reduction=reduction)
    for _ in range(n_runs):
        # backward
        start = _time()
        result.backward(grad_out, retain_graph=True)
        total_back_time += _time() - start

    fwd_avg = total_fwd_time / n_runs
    bwd_avg = total_back_time / n_runs
    print(
        f"input size({N}, {C}, {H}, {H}), reduction: {reduction}, fwd: {fwd_avg:.2f} (ms), back: {bwd_avg:.2f} (ms)"
    )

```

</details>

<details>
 <summary>master results</summary>

```
input size(128, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 0.34 (ms), back: 0.57 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 2.56 (ms), back: 3.85 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 14.54 (ms), back: 16.62 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 1.26 (ms), back: 1.78 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 7.07 (ms), back: 8.22 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 29.38 (ms), back: 33.29 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 3.41 (ms), back: 4.05 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 14.32 (ms), back: 16.46 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 59.20 (ms), back: 66.68 (ms)
input size(128, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.08 (ms), back: 0.21 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.21 (ms), back: 0.73 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 0.82 (ms), back: 2.86 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.12 (ms), back: 0.39 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.42 (ms), back: 1.45 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 1.53 (ms), back: 5.66 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.21 (ms), back: 0.74 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.78 (ms), back: 2.86 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 2.98 (ms), back: 11.23 (ms)
input size(128, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.07 (ms), back: 0.21 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.21 (ms), back: 0.73 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 0.82 (ms), back: 2.86 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.13 (ms), back: 0.39 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.42 (ms), back: 1.45 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 1.54 (ms), back: 5.65 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.22 (ms), back: 0.74 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.78 (ms), back: 2.87 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 2.98 (ms), back: 11.23 (ms)
```

</details>

<details>
 <summary>PR results</summary>

```
input size(128, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 0.33 (ms), back: 0.59 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 2.51 (ms), back: 3.92 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 14.52 (ms), back: 17.05 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 1.23 (ms), back: 1.85 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 7.07 (ms), back: 8.45 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 29.39 (ms), back: 34.21 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: none, fwd: 3.40 (ms), back: 4.18 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: none, fwd: 14.33 (ms), back: 16.90 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: none, fwd: 59.04 (ms), back: 68.36 (ms)
input size(128, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.07 (ms), back: 0.25 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.21 (ms), back: 0.86 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 0.82 (ms), back: 3.33 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.12 (ms), back: 0.46 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.42 (ms), back: 1.70 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 1.53 (ms), back: 6.58 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: sum, fwd: 0.21 (ms), back: 0.87 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: sum, fwd: 0.78 (ms), back: 3.34 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: sum, fwd: 2.98 (ms), back: 13.07 (ms)
input size(128, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.07 (ms), back: 0.26 (ms)
input size(128, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.21 (ms), back: 0.86 (ms)
input size(128, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 0.82 (ms), back: 3.34 (ms)
input size(256, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.12 (ms), back: 0.46 (ms)
input size(256, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.42 (ms), back: 1.72 (ms)
input size(256, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 1.53 (ms), back: 6.60 (ms)
input size(512, 3, 128, 128), reduction: mean, fwd: 0.21 (ms), back: 0.87 (ms)
input size(512, 3, 256, 256), reduction: mean, fwd: 0.78 (ms), back: 3.33 (ms)
input size(512, 3, 512, 512), reduction: mean, fwd: 2.98 (ms), back: 13.07 (ms)
```

</details>

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62826

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30282279

Pulled By: ngimel

fbshipit-source-id: 4aa0ff3f8af0632957417931d332ec486a12b52d

add autowrap_functions kwarg to fx.Tracer (#62106)

Summary:
Implements feature request https://github.com/pytorch/pytorch/issues/62021

Test it out with

```python
from torch import fx
from torch import nn

def fx_int(x):
    return int(x)

class MyModule(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return fx_int(x.shape[0] / 2)

tracer = fx.Tracer(autowrap_functions=(fx_int,))  # or remove kwarg to demonstrate symbolic trace error
tracer.trace(MyModule())
```

First time contributor, so please advise if I could have done anything to make lives easier for next time.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62106

Reviewed By: SplitInfinity, driazati

Differential Revision: D30080834

Pulled By: jamesr66a

fbshipit-source-id: 68fadf8c881ea7930e7afd62b642874010fe4903

[fx] store Tracer class on Graph and GraphModule for package deserialization [v2, the re-do] (#63121)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63121

Re-introducing this diff with a small change to ignore setting Tracer classes on GraphModules when the Tracer class is defined not at module-level (prevents pickling).

Previous, reverted Pull Request: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62497

Reviewed By: houseroad

Differential Revision: D30252776

fbshipit-source-id: 42d2bc846e4b32d00563419c38c02b63cd0986e6

Show warning in eager mode for empty containers (#62978)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/54873

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62978

Reviewed By: navahgar

Differential Revision: D30278343

Pulled By: ansley

fbshipit-source-id: ebb19f7b8a10720f2612b99a2668d1ebbc1f2d16

[iOS] Add podspec for libTorch-lite nightly build (#62691)

Summary:
The nightly pod version will be aliased with [PyTorch nightly build version](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fpytorch%2Fpytorch%2Fblob%2Fmaster%2F.circleci%2Fscripts%2Fbinary_populate_env.sh%23L88&h=AT3AeTpSGcz9YVeG7Lr_bweWOv8H2-kAMevglFfMslaZwgEPptNM59WdWj2ZER806rKVLNhQGM5EQcyFC_8xOq334LBo2J6YzgPW2LELkgASlA6UxP2gaD2 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/fa22f6303f5cf23058accf899723d6f589066ddf)Wy5mA6_lu_YlHHbEGPIU7ewJQD1 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/2d884f226365f94833df91de532e3a31b0db310d)aBSlOy) and [CocoaPods version specification](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fguides.cocoapods.org%2Fusing%2Fthe-podfile.html%23specifying-pod-versions&h=AT3AeTpSGcz9YVeG7Lr_bweWOv8H2-kAMevglFfMslaZwgEPptNM59WdWj2ZER806rKVLNhQGM5EQcyFC_8xOq334LBo2J6YzgPW2LELkgASlA6UxP2gaD2 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/fa22f6303f5cf23058accf899723d6f589066ddf)Wy5mA6_lu_YlHHbEGPIU7ewJQD1 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/2d884f226365f94833df91de532e3a31b0db310d)aBSlOy), the version format of the podspect is `PyTorch version + nightly build date`, like `1.10.0.20210812`.

Usage:
1. Add `pod 'LibTorch-Lite-Nightly'` to `Podfile`
2. Run `pod install` to install the nightly built lib
3. Run `pod update` to update the lib to the latest version

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62691

Test Plan:
* Test on [TestApp](https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/ios/TestApp) and [HelloWorld](https://github.com/pytorch/ios-demo-app):
Podfile: `pod 'LibTorch-Lite-Nightly'`

* Test on Private Pod:
{F642106928}

Reviewed By: xta0

Differential Revision: D30090760

Pulled By: hanton

fbshipit-source-id: 361aa2ed24a11d6aced8374cb45f70f49bd5da52

[BE] delete GHA generated workflow files before regen (#63148)

Summary:
Unlike circle which all workflow goes in one file, GHA legacy generated files will stay silently in once's PR. e.g. when we change build_environment name and that's not ideal.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63148

Reviewed By: bdhirsh

Differential Revision: D30283382

Pulled By: walterddr

fbshipit-source-id: ffdd5bf9561dd38499052855a12ee5cf838a20b0

[iOS][GPU] Fix the clamp shader function for x86_64 (#63062)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63062

Pervasively, due to the need of supporting 10.0, we used a fp16 version of the clamp kernel on Metal, which didn't work well on x86_64. Since we don't need to support 10.0 anymore, we can use the fp32 version, which works both on arm64 and x86_64.
ghstack-source-id: 135536785

Test Plan:
- `buck test pp-macos`
- Op tests in the playground app

{F641013793}

Reviewed By: husthyc

Differential Revision: D30239931

fbshipit-source-id: 6ad1bf71422b537e052fbd7b7465ba8deb7ca0cf

Forbid inplace modification of a saved tensor's pack_hook input (#62717)

Summary:
When using saved tensors hooks (especially default hooks),
if the user defines a `pack_hook` that modifies its input,
it can cause some surprising behavior.

The goal of this PR is to prevent future user headache by catching
inplace modifications of the input of `pack_hook` and raising an error if
applicable.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62717

Reviewed By: albanD

Differential Revision: D30255243

Pulled By: Varal7

fbshipit-source-id: 8d73f1e1b50b697a59a2849b5e21cf0aa7493b76

Update CONTRIBUTING.md to remove ProcessGroupAgent (#63160)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63160

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: mrshenli

Differential Revision: D30284439

Pulled By: H-Huang

fbshipit-source-id: 53c31b6917ef5e2125e146fb0ed73ae3d76a8cf9

add use_strict_trace to tensorboard add_graph method (#63120)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63120

FAIM returns dictionaries as the model output, which throws an error when trying to trace using add_graph. Pass in `strict` to the tracer to make this user configurable.

User post: https://fb.workplace.com/groups/pytorchLightning/permalink/1510194972650369/?comment_id=1510252919311241&reply_comment_id=1510281112641755

Test Plan: unit test

Reviewed By: Reubend

Differential Revision: D30265890

fbshipit-source-id: 58b25d9500b875a29a664aa9ef4c1e7f13631fa1

Revert D30279364: [codemod][lint][fbcode/c*] Enable BLACK by default

Test Plan: revert-hammer

Differential Revision:
D30279364 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/b0043072529b81276a69df29e00555333117646c)

Original commit changeset: c1ed77dfe43a

fbshipit-source-id: eab50857675c51e0088391af06ec0ecb14e2347e

LayerNorm Support in autodiff: (#50467)

Summary:
1. extend autodiff by adding entry for layer_norm in symbolic script, we now use native_layer_norm_backward
2. added backward function `layernorm_double_backward` for `native_layer_norm_backward`, preserves double backward support for LayerNorm in autodiff/ScriptModule
3. added python test to verify autodiff on layer_norm with various configuration of optional tensors; (verify the fix in https://github.com/pytorch/pytorch/issues/49430)

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/50467

Reviewed By: eellison

Differential Revision: D30232864

Pulled By: jansel

fbshipit-source-id: b9c33075386aff96afff7415df9f94388bfb474a

Co-authored-by: Ryan Spring <rspring@nvidia.com>
Co-authored-by: Jie <jiej@nvidia.com>

[codemod][lint][fbcode/c*] Enable BLACK by default

Test Plan: manual inspection & sandcastle

Reviewed By: zertosh

Differential Revision: D30279364

fbshipit-source-id: c1ed77dfe43a3bde358f92737cd5535ae5d13c9a

[reland] OpInfo: `adaptive_avg_pool2d` (#62935)

Summary:
This PR is an attempt to reland https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62704.

**What has changed?**

The op has non-deterministic behavior, hence an appropriate `gradcheck` wrapper had to be added.

cc: mruberry zou3519 heitorschueroff kshitij12345

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62935

Reviewed By: anjali411

Differential Revision: D30225095

Pulled By: zou3519

fbshipit-source-id: 644873cc21d44b19c8b68f9edff691913778de0e

[BE] shorten CI name part2 (#63030)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/62357
there's no need to specify cudnn version since they are recommended from cuda version already.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63030

Reviewed By: zhouzhuojie, driazati

Differential Revision: D30226354

Pulled By: walterddr

fbshipit-source-id: 7e2dc577810e0ce80ee27569c25a814566250ab1

Skip zero test on windows (#63087)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63087

Test failed on windows unexpectedly see
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/63086. Skip for now while we
investigate
ghstack-source-id: 135631811

Test Plan: CI

Reviewed By: ngimel

Differential Revision: D30251300

fbshipit-source-id: 8acb1ea8863c654c171fe989ac24446c321c085d

BatchNorm: Use resize_output and empty, instead of empty_like (#63084)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/62967

This lets each of the three implementations choose which memory format
to use for the output, meaning channels_last can be used in more cases.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63084

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30255740

Pulled By: ngimel

fbshipit-source-id: 48d42850952ec910b29521a1c4e530eb2b29df5e

[quant] Make version 1 the default for get_default_qat_qconfig (#63043)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63043

In version 1 we use the fused module/operator during QAT. Making this the default for all QAT runs going forward.

Older models saved after prepare_qat_fx can still load their state_dict into a model prepared using version 1.
The state_dict will still have the same attribute for the observer/fake_quant modules.

There may be some numerics difference between the old observer code in observer.py and the new fused module that was
re-written in C++/CUDA to perform observe + fake_quantize.

This PR also updates the test to check for the new module instead of the default FakeQuantize module.
Note: there are also some changes to make the operator work for multi-dim per-channel quantization + updated the test for that.

Test Plan:
python test/test_quantization.py TestSerialization.test_default_qat_qconfig

Imported from OSS

Reviewed By: raghuramank100

Differential Revision: D30232222

fbshipit-source-id: f3553a1926ab7c663bbeed6d574e30a7e90dfb5b

Fix sharded tensor tests. (#63054)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63054

1) Ensure these tests are skipped in environments without any GPUs.
2) Add the test to run_test.py
ghstack-source-id: 135595698

Test Plan: waitforbuildbot

Reviewed By: wanchaol

Differential Revision: D30239159

fbshipit-source-id: 21b543ba72e8d10182bc77e7ae1fd34fd4096509

Port `log_softmax_backward_data` to structured kernel (#62372)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62372

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30240242

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: 67d5e4b1543c2e43675e905ce18ca49c11e33748

Port `log_softmax` to structured kernel (#57374)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/57374

Test Plan: Imported from OSS

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30240243

Pulled By: SplitInfinity

fbshipit-source-id: de6617c75d16e26d607a884c25b8752b7b561737

Add ciflow_ruleset.json generator along with gha ci (#63097)

Summary:
- Add `.github/generated-ciflow-ruleset.json` for ciflow-bot (so that we can generate better comments)
- The lint job also checks git dirty to make sure that the file is always in sync with ciflow configs

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63097

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30263278

Pulled By: zhouzhuojie

fbshipit-source-id: bad68105a228e892ba071b29ecfdf433e1038054

Improve IMethod::getArgumentNames to deal with empty argument names list (#62947)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62947

This diff improved IMethod::getArgumentNames to deal with empty argument names list.

Test Plan:
buck test mode/dev //caffe2/caffe2/fb/predictor:pytorch_predictor_test -- PyTorchDeployPredictor.GetEmptyArgumentNamesValidationMode
buck test mode/dev //caffe2/caffe2/fb/predictor:pytorch_predictor_test -- PyTorchDeployPredictor.GetEmptyArgumentNamesRealMode

Reviewed By: wconstab

Differential Revision: D30179974

fbshipit-source-id: c7aec35c360a73318867c5b77ebfec3affee47e3

Fix Nnapi backend execute's dangling pointer (#63092)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63092

Bug discovered while testing NNAPI Delegate on SparkAR.
Using
```
c10::IntArrayRef order = {0, 2, 3, 1};
fixed_inputs.push_back(tensorInp.get(i).permute(order).contiguous());
```
results in a garbage value for order in `permute()`.
Moving order inside the call to `permute()` fixes this issue. Problem is seemingly related to https://github.com/pytorch/pytorch/issues/44409, but luckily the solution in this case is simple.

Bug wasn't caught earlier, since regular unit tests weren't affected by the dangling pointer, and address sanitizer NNAPI tests are turned off due to there being a different failure (T95764916).
ghstack-source-id: 135526129

Test Plan:
Run Unit tests: `python test/test_jit.py`

Build and run SparkAR on an Android phone at the top of this diff stack (D30173959): `buck build --show-output arstudioplayer_arm64_debug -c pt.enable_nnapi=1`

Reviewed By: raziel, iseeyuan

Differential Revision: D30237504

fbshipit-source-id: c946d81feefc453b43d9295d8d6f509cafdcec03

Fix warnings (#62930)

Summary:
Add `-Wno-writable-strings`(which is clang's flavor of `-Wwrite-strings`) to list of warnings ignored while compiling torch_python.
Avoid unnecessary copies in range loop
Fix number of signed-unsigned comparisons

Found while building locally on M1

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62930

Reviewed By: albanD

Differential Revision: D30171981

Pulled By: malfet

fbshipit-source-id: 25bd43dab5675f927ca707e32737ed178b04651e

[iOS][GPU] Consolidate array and non-array kernel for upsampling_nearest2d (#63061)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63061

Cleanup the redundant shader code for the upsampling nearest kernel.
ghstack-source-id: 135524349

Test Plan:
- `buck test pp-macos`
- Op tests in PyTorchPlayground app

Reviewed By: husthyc

Differential Revision: D30236905

fbshipit-source-id: e1e001b446452b077e6db719b0519c9070f3300b

irange-ify 13b (#62476)

Summary: Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62476

Test Plan: Sandcastle

Reviewed By: malfet

Differential Revision: D30001445

fbshipit-source-id: 6f4525338c80e9f929695f47f36ca9c72d96a75d

Add BFloat16 support for unique and unique_consecutive on CPU (#62559)

Summary:
Add BFloat16 support for unique and unique_consecutive on CPU.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62559

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30250675

Pulled By: ngimel

fbshipit-source-id: 26e48f971d87f3b86db237e8ad3a4b74eb3c1def

Add Github action to upload full source releases (#63022)

Summary:
Those release tarballs include the submodules.
The action is run on every tag, master-branch push but will not upload anything.
This makes sure nothing is broken when an actual release happens.

On created releases the action runs and uploads the tarball

Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/62708

As I don't have access rights here and testing is obviously hard (as a new release needs to be published), I set up a test at https://github.com/Flamefire/pytorch/releases/tag/testtag
See also the run(s) at https://github.com/Flamefire/pytorch/actions/workflows/create_release.yml

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63022

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30256253

Pulled By: seemethere

fbshipit-source-id: ab5fe131452de14ae3768b91c221e68c536cb3aa

Embedding thrust->cub: unique (#63042)

Summary:
Followup of https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62495

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63042

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30231084

Pulled By: ngimel

fbshipit-source-id: 03b0a88107e8a2aee3570881d81bf2b676f525cd

[PyTorch] Add flop count for addmm (#61895)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61895

* Add FLOP count for addmm, should be `2*m*n*k`.

Share the same code path for `addmm` and `mm`.

Test Plan:
Imported from OSS

`python test/test_profiler.py`
Run a sample profile and check that FLOPS for `aten::addmm` is correct.

`[chowar@devbig053.frc2 ~/local/pytorch/build] ninja bin/test_jit`
`[chowar@devbig053.frc2 ~/local/pytorch/build] ./bin/test_jit --gtest_filter='ComputeFlopsTest*'`

Reviewed By: dskhudia

Differential Revision: D29785671

fbshipit-source-id: d1512036202d7234a981bda897af1f75808ccbfe

XNNPack Input Pointer Caching Comment (#62818)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62818

Added a comment to explain why we no longer need to manually cache pointers/parameters for convolution, as removed in D29777605 (https://github.com/pytorch/pytorch/commit/f5c6c3947e4618d30ebd68a414f1cfcda27bdcd4)

Test Plan: Sandcastle tests (no code changed)

Reviewed By: kimishpatel

Differential Revision: D30113489

fbshipit-source-id: d697f05816acbd367d59a4aced1925303c683d40

`_convert_coo_to_csr` CPP and CUDA functionality (#61838)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/57381 and improves https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61340 via dedicated `coo_to_csr` functionalities.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61838

Reviewed By: ezyang

Differential Revision: D30132736

Pulled By: cpuhrsch

fbshipit-source-id: a1fd074c0d70366a524d219a620b94f8bed71d7c

Add a _RemoteDevice structure for ShardedTensor/ShardingSpec. (#62927)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62927

As part of the ShardedTensor work, we realized we do need some sort of
_RemoteDevice structure that deals with our format of "workername/device" so
that users don't have to worry about parsing this string directly.

Right now this structure is just the bare minimum and is mostly a container for
describing a remote device. It is currently only used in ShardedTensor,
ShardingSpec and RemoteModule.

Once we actually have a consolidated remote device proposal, this class can be
extended appropriately if needed.
ghstack-source-id: 135534086

Test Plan:
1) unit tests
2) waitforbuildbot

Reviewed By: SciPioneer

Differential Revision: D30170689

fbshipit-source-id: 1ac2e81c7a597dc40bf3fbf2c1168c382c66649f

[Pytorch Edge] Move RuntimeCompatibilityInfo Factory Method (#63005)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63005

Realized I forgot to move the Runtime half of these functions be within the struct.

Test Plan: ci

Reviewed By: pavithranrao

Differential Revision: D30205521

fbshipit-source-id: ccd87d7d78450dd0dd23ba493bbb9d87be4640a5

[easy] add an `inplace` argument to MutableNetProto.to_net() and core.Net() constructor (#63068)

Summary:
Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63068

The caffe2 core.Net constructor can accept a caffe2_pb2.NetDef proto, but it always creates a copy. This is wasteful when we can prove that the proto being passed to it will not be used anywhere else. So we add an "inplace" argument to the `core.Net` constructor that allows clients to give away ownership of the passed proto without copying. We default this argument to `False`, ensuring that behavior does not change unless explicitly requested.

Test Plan: Let CI run.

Differential Revision: D29976510

fbshipit-source-id: 26e13ca76f3431b8ef0de51f08bbf263491d323e

Fix gha render-test-result mixed failure passthrough (#63056)

Summary:
To fix something like https://github.com/pytorch/pytorch/actions/runs/1114555082


Not sure why `needs.test.result` doesn't capture the `failure` case before, so changed it to `needs.test.result != 'skipped' || failure()`

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/63056

Reviewed By: walterddr, tktrungna

Differential Revision: D30240112

Pulled By: zhouzhuojie

fbshipit-source-id: d159cc3f79ed5d604ae12583736b37ac28e8d87c

Fix issues with printing certain torch modules (#62447)

Summary:
Fixes https://github.com/pytorch/pytorch/issues/54420

When I tested on master, with the testing code, there were multiple objects on the garbage collector that cannot be printed.

Testing code:
```
import torch
import gc
import os
import sys

print(torch.__version__)

a = torch.rand(10)

print(a)

objects = gc.get_objects()

for i in range(len(objects)):
   print(objects[i])
```

### 1
```
print(torch.classes)
```

Like SplitInfinity has mentioned in the GitHub issue, the solution here is to set `__file__` for `torch.classes` to something. Similar to [_ops.py](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/_ops.py#L69), where `__file__` is set to `_ops.py`, we could set `__file__` for torch.classes to `_classes.py`.

### 2
```
print(torch._ops.ops.quantized)
print(torch._ops.ops.atan)
```

When we try to print these two modules, it will call `_OpNamespace::__getattr__`, but the `op_name` is `__file__`. This becomes a problem when `torch._C._jit_get_operation(qualified_op_name)` [(link)](https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/_ops.py#L60) tries to look for an actual op on the native C++ side.

Only when we get the attribute for an actual op, e.g. `print(torch._ops.ops.quantized.elu)`, the `op_name` becomes proper (e.g. `elu`).

My current solution is to return a hardcoded string (i.e. “torch.ops”) if `op_name` is `"__file__"`.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/62447

Reviewed By: saketh-are

Differential Revision: D30234654

Pulled By: yidawang-oss

fbshipit-source-id: de43a8f599739c749fb3307eea015cc61f1da60e