forked from PaddlePaddle/Paddle
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathops_onednn_extra.yaml
More file actions
274 lines (157 loc) · 5.16 KB
/
Copy pathops_onednn_extra.yaml
File metadata and controls
274 lines (157 loc) · 5.16 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
- op : add
extra_args : str mkldnn_data_type="float32", bool use_quantizer=false, float scale_x=1.0, float scale_y=1.0, float scale_out=1.0
- op : add_grad
extra_args : str mkldnn_data_type="float32", bool use_quantizer=false, float scale_x=1.0, float scale_y=1.0, float scale_out=1.0
- op : add_double_grad
extra_args : str mkldnn_data_type="float32", bool use_quantizer=false, float scale_x=1.0, float scale_y=1.0, float scale_out=1.0
- op : add_triple_grad
extra_args : str mkldnn_data_type="float32", bool use_quantizer=false, float scale_x=1.0, float scale_y=1.0, float scale_out=1.0
- op : abs
- op : abs_grad
# - op : add_n
- op : batch_norm
extra_args : bool fuse_with_relu=false
data_format_tensors : x
- op : batch_norm_grad
extra_args : bool fuse_with_relu=false
data_format_tensors : x, out_grad
# - op : bilinear_interp
# - op : cast
- op : clip
extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
- op : clip_grad
extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
# - op : concat
# - op : concat_grad
- op : conv2d
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : input
- op : conv2d_grad
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : input, out_grad
- op : conv3d
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : input
- op : conv3d_grad
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : input, out_grad
- op : depthwise_conv2d
extra_args : bool is_test=false, bool fuse_relu_before_depthwise_conv=false, bool use_quantizer=false, str mkldnn_data_type="float32", bool fuse_relu=false, str fuse_activation="", float fuse_alpha=0.0, float fuse_beta=0.0, bool use_addto=false, bool fuse_residual_connection=false, float scale_in=1.0, float scale_out=1.0, float scale_in_eltwise=1.0, float[] scale_weights={1.0f}, bool force_fp32_output=false
- op : depthwise_conv2d_grad
extra_args : bool is_test=false, bool fuse_relu_before_depthwise_conv=false, bool use_quantizer=false, str mkldnn_data_type="float32", bool fuse_relu=false, str fuse_activation="", float fuse_alpha=0.0, float fuse_beta=0.0, bool use_addto=false, bool fuse_residual_connection=false, float scale_in=1.0, float scale_out=1.0, float scale_in_eltwise=1.0, float[] scale_weights={1.0f}, bool force_fp32_output=false
- op : divide
- op : divide_grad
- op : elu
- op : elu_grad
- op : exp
- op : exp_grad
# - op : expand
# - op : expand_grad
- op : fc
extra_args : bool ALL_KERNELS_MUST_COMPUTE_RUNTIME_SHAPE=true, bool use_quantizer=false, str mkldnn_data_type="float32", float scale_in=1.0, float[] scale_weights={1.0f}, float scale_out=1.0, bool force_fp32_output=false
# - op : flatten
# - op : flatten_grad
# - op : flatten2
# - op : flatten2_grad
- op : full
- op : fused_conv2d
extra_args : float fuse_alpha = 0.0, float fuse_beta = 0.0, float scale_in=1.0, float scale_out=1.0, float scale_in_eltwise=1.0, float[] scale_weights={1.0f}
data_format_tensors : input
- op : fused_conv3d
extra_args : float fuse_alpha = 0.0, float fuse_beta = 0.0, float scale_in=1.0, float scale_out=1.0, float scale_in_eltwise=1.0, float[] scale_weights={1.0f}
data_format_tensors : input
# - op : fused_elementwise_add
# - op : fused_elementwise_div
# - op : fused_elementwise_mul
# - op : fused_elementwise_sub
# - op : fused_matmul
# - op : fused_softplus
# - op : fused_transpose
# - op : fusion_gru
# - op : fusion_lstm
- op : gaussian
- op : gelu
extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
- op : gelu_grad
extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
- op : hardswish
- op : hardswish_grad
# - op : layer_norm
- op : leaky_relu
- op : leaky_relu_grad
- op : log_softmax
- op : lrn
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : x
- op : lrn_grad
extra_args : bool is_test=false
data_format_tensors : x, out, mid_out, out_grad
# - op : matmul
# extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
# layout_transform :
# arg_name: cur_paddle_data_layout
# tensors: x, y
# - op : matmul_grad
# - op : matmul_with_flatten
# - op : matmul_with_flatten_grad
- op : max
- op : mean
- op : mean_grad
- op : min
- op : mish
- op : mish_grad
# - op : multi_gru
- op : multiply
- op : multiply_grad
- op : nearest_interp
# - op : pad
- op : pad3d
extra_args :
data_format_tensors : x
dynamic_fallback : True
# - op : pool2d
# - op : pool2d_grad
# - op : prelu
# extra_args : bool is_test=false, str mkldnn_data_type="float32"
# - op : prelu_grad
# - op : prior_box
- op : relu
- op : relu_grad
# - op : relu6
# - op : relu6_grad
# - op : reshape
# - op : reshape_grad
# - op : reshape_infer
# - op : reshape2_grad
- op : round
- op : scale
- op : sgd
# - op : sgd_dense_param_sparse_grad
# - op : shape
# extra_args : str mkldnn_data_type="float32"
- op : shuffle_channel
- op : sigmoid
- op : sigmoid_grad
# - op : slice
# - op : slice_grad
# - op : softmax
# - op : softmax_grad
- op : softplus
# - op : split
# - op : split_with_num
- op : sqrt
- op : sqrt_grad
# - op : squeeze
# - op : squeeze_grad
# - op : squeeze_infer
# - op : stack
- op : subtract
- op : subtract_grad
- op : sum
- op : sum_grad
# - op : swish
# - op : swish_grad
- op : tanh
- op : tanh_grad
# - op : transpose
# - op : transpose_grad