torch.Tensor

torch.Tensor

是

-

Tensor.T

是

支持fp16，fp32，int64

Tensor.H

是

-

Tensor.mT

是

-

Tensor.mH

是

-

Tensor.new_tensor

是

-

Tensor.new_full

是

支持int64

Tensor.new_empty

是

支持fp32

Tensor.new_ones

是

支持fp32

Tensor.new_zeros

是

支持fp32

Tensor.is_cuda

是

-

Tensor.is_quantized

是

-

Tensor.is_meta

是

-

Tensor.device

是

-

Tensor.grad

是

支持fp32

Tensor.ndim

是

支持fp32

Tensor.real

是

-

Tensor.imag

是

-

Tensor.nbytes

是

-

Tensor.itemsize

是

-

Tensor.abs

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.abs_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.absolute

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.absolute_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.acos

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.acos_

是

支持fp16，fp32

Tensor.arccos

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.arccos_

是

支持fp16，fp32

Tensor.add

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.add_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.addbmm

是

支持fp16，fp32

Tensor.addbmm_

是

支持fp16，fp32

Tensor.addcdiv

是

支持fp16，fp32，int64

int64类型不支持三个tensor同时广播

Tensor.addcdiv_

是

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A3 训练系列产品：支持bf16，fp16，fp32，fp64

Atlas 训练系列产品：支持fp16，fp32，fp64

int64类型不支持三个tensor同时广播

Tensor.addcmul

是

支持fp16，fp32，int64

int64类型不支持三个tensor同时广播

Tensor.addcmul_

是

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A3 训练系列产品：支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int32，int64

Atlas 训练系列产品：支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int32，int64

int64类型不支持三个tensor同时广播

Tensor.addmm

是

支持fp16，fp32

Tensor.addmm_

是

支持fp16，fp32

Tensor.sspaddmm

否

-

Tensor.addmv

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.addmv_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.addr

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.addr_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.adjoint

是

-

Tensor.allclose

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.amax

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.amin

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.aminmax

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.angle

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64

Tensor.apply_

是

仅CPU支持

Tensor.argmax

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.argmin

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.argsort

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.argwhere

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.asin

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.asin_

是

支持fp16，fp32

Tensor.arcsin

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.arcsin_

是

支持fp16，fp32

Tensor.as_strided

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.atan

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.atan_

是

支持fp16，fp32

Tensor.arctan

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.arctan_

是

支持fp16，fp32

Tensor.atan2

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.atan2_

是

支持fp16，fp32

Tensor.arctan2

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.arctan2_

是

支持fp16，fp32

Tensor.all

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.any

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.backward

是

支持fp32

Tensor.baddbmm

是

支持fp16，fp32

Tensor.baddbmm_

是

支持fp16，fp32

Tensor.bernoulli

是

支持fp16，fp32

Tensor.bernoulli_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bfloat16

是

支持fp16，fp32

Tensor.bincount

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.bitwise_not

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_not_

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_and

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_and_

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_or

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_or_

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_xor

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bitwise_xor_

是

支持uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.bmm

是

支持fp16，fp32

Tensor.bool

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.byte

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.broadcast_to

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.ceil

是

支持fp16，fp32

Tensor.ceil_

是

支持fp16，fp32

Tensor.char

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.chunk

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.clamp

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.clamp_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.clip

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.clip_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.clone

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.contiguous

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.copy_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

int16不支持5维以上

Tensor.conj

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.resolve_conj

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.resolve_neg

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.copysign

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.cos

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.cos_

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.cosh

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.cosh_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，complex64，complex128

Tensor.count_nonzero

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.cov

是

支持fp16，fp32，int16，int32，int64

Tensor.acosh

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.acosh_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，complex64，complex128

Tensor.arccosh

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.arccosh_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，complex64，complex128

Tensor.cpu

是

-

Tensor.cross

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，complex64，complex128

两个输入的shape要保持一致

Tensor.cuda

是

NPU对应接口为Tensor.npu，memory_format仅支持传入torch.contiguous_format

Tensor.cummax

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.cummin

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.cumsum

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

支持Named Tensor

Tensor.cumsum_

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.chalf

否

-

Tensor.cfloat

是

-

Tensor.cdouble

是

-

Tensor.data_ptr

是

支持fp32

Tensor.deg2rad

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.dequantize

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.dense_dim

是

-

Tensor.detach

是

支持fp32

Tensor.detach_

是

支持fp32

Tensor.diag

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64

Tensor.diag_embed

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.diagflat

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64

Tensor.diagonal

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.diagonal_scatter

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.fill_diagonal_

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.diff

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.dim

是

支持fp32

Tensor.dim_order

是

-

Tensor.dist

是

-

Tensor.div

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.div_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64

Tensor.divide

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.divide_

是

支持fp16，fp32

Tensor.dot

是

支持fp16，fp32

Tensor.double

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

当前部分NPU接口暂不支持double类型，出于兼容性考虑默认返回fp32，后续完成支持后将正常返回fp64

Tensor.dsplit

是

支持fp32

Tensor.element_size

是

支持fp32

Tensor.eq

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.eq_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.equal

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.erf

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.erf_

是

支持fp16，fp32

Tensor.erfc

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.erfc_

是

支持fp16，fp32

Tensor.erfinv

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.erfinv_

是

支持fp16，fp32

Tensor.exp

是

支持bf16，fp16，fp32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.exp_

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.expm1

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.expm1_

是

支持fp16，fp32

Tensor.expand

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.expand_as

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.fix

是

支持fp16，fp32

Tensor.fix_

是

支持fp16，fp32

Tensor.fill_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.flatten

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.flip

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.fliplr

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.flipud

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.float

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.float_power

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex128

Tensor.float_power_

是

支持double

Tensor.floor

是

支持fp16，fp32

Tensor.floor_

是

支持bf16，fp16，fp32

Tensor.floor_divide

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.floor_divide_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.fmod

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int32，int64

Tensor.fmod_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int32，int64

Tensor.frac

是

支持fp16，fp32

Tensor.frac_

是

支持fp16，fp32

Tensor.gather

是

支持fp16，fp32，int64

Tensor.ge

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.ge_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.greater_equal

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.greater_equal_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.geometric_

是

-

Tensor.ger

是

-

Tensor.get_device

是

-

Tensor.gt

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.gt_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.greater

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.greater_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.half

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.hardshrink

是

支持fp16，fp32

Tensor.heaviside

是

-

Tensor.histc

是

支持fp16，fp32

Tensor.hsplit

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.index_add_

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.index_add

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.index_copy_

是

支持fp16，fp32，int16，int32，bool

Tensor.index_copy

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.index_fill_

是

支持fp16，fp32，int32，int64，bool

Tensor.index_fill

是

支持fp16，fp32，int32，bool

Tensor.index_put_

是

支持int64

Tensor.index_put

是

支持int64

Tensor.index_reduce_

是

仅CPU支持

Tensor.index_reduce

是

仅CPU支持

Tensor.index_select

是

支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool

Tensor.indices

是

-

Tensor.inner

是

支持fp16，fp32

Tensor.int

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.int_repr

否

-

Tensor.isclose

是

支持fp16，fp32，uint8，int32，int64，bool

Tensor.isfinite

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.isinf

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.isposinf

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.isneginf

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.isnan

是

支持fp32

Tensor.is_contiguous

是

支持fp32

Tensor.is_complex

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.is_conj

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.is_floating_point

是

支持fp32

Tensor.is_inference

是

支持fp32

Tensor.is_leaf

是

-

Tensor.is_pinned

是

支持fp32

Tensor.is_set_to

是

支持fp32

Tensor.is_shared

否

-

Tensor.is_signed

是

支持fp32

Tensor.is_sparse

是

支持fp32

Tensor.isreal

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.item

是

支持fp32

Tensor.kthvalue

是

支持fp16，fp32和int32

Tensor.ldexp

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.ldexp_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.le

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.le_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.less_equal

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.less_equal_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.lerp

是

支持fp16，fp32

Tensor.lerp_

是

支持fp16，fp32

Tensor.log

是

支持bf16，fp16，fp32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.log_

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.log10

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.log10_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，complex64，complex128

Tensor.log1p

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.log1p_

是

支持fp16，fp32

Tensor.log2

是

支持bf16，fp16，fp32，int64，bool

Tensor.log2_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.logaddexp

是

支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool

Tensor.logaddexp2

是

支持fp16，fp32

Tensor.logsumexp

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.logical_and

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logical_and_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logical_not

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.logical_not_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.logical_or

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logical_or_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logical_xor

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logical_xor_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.logit

是

支持bf16，fp16，fp32

eps取值大于1时输出为nan，eps取值为1时输出为inf

Tensor.logit_

是

支持bf16，fp16，fp32

eps取值大于1时输出为nan，eps取值为1时输出为inf

Tensor.long

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.lt

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.lt_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.less

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.less_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.as_subclass

是

-

Tensor.map_

是

仅CPU支持

Tensor.masked_scatter_

是

支持fp32，int64，bool

Tensor.masked_scatter

是

支持fp32，bool

Tensor.masked_fill_

是

支持bf16，fp16，fp32，int32，int64，bool

Tensor.masked_fill

是

支持fp16，fp32，int64，bool

Tensor.masked_select

是

支持fp32，bool

Tensor.matmul

是

支持bf16，fp16，fp32

支持Named Tensor

Tensor.matrix_power

是

支持fp16，fp32

Tensor.max

是

支持bf16，fp16，fp32，int64，bool

Tensor.maximum

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.mean

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.nanmean

是

支持fp16，fp32

Tensor.median

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

input为bf16时，dim不取input轴值为1的维度

Tensor.min

是

支持bf16，fp16，fp32，int64，bool

Tensor.minimum

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.mm

是

支持fp16，fp32

Tensor.smm

否

-

Tensor.mode

否

-

Tensor.movedim

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.moveaxis

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.msort

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.mul

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.mul_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.multiply

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.multiply_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.multinomial

是

支持fp16，fp32

Tensor.nansum

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.narrow

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.narrow_copy

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.ndimension

是

支持fp32

Tensor.nan_to_num

是

-

Tensor.nan_to_num_

是

-

Tensor.ne

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.ne_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.not_equal

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.not_equal_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.neg

是

支持fp16，fp32，int8，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.neg_

是

支持bf16，fp16，fp32，int8，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.negative

是

支持fp16，fp32，int8，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.negative_

是

支持fp16，fp32，int8，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.nelement

是

支持fp32

Tensor.nonzero

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

不支持nan场景

Tensor.norm

是

支持fp16，fp32

Tensor.normal_

是

支持bf16，fp16，fp32

Tensor.numel

是

支持fp32

Tensor.numpy

是

支持fp32

Tensor.outer

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.permute

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.positive

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.pow

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，int16，int64

Tensor.pow_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，int64

Tensor.prod

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.put_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.qscheme

否

-

Tensor.quantile

是

-

Tensor.rad2deg

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.random_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.ravel

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.reciprocal

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.reciprocal_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.record_stream

是

支持fp32

Tensor.register_hook

是

支持fp32

Tensor.register_post_accumulate_grad_hook

是

-

Tensor.remainder

是

支持fp16，fp32，int32，int64

Tensor.remainder_

是

支持fp16，fp32，int32，int64

Tensor.repeat

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.repeat_interleave

是

支持fp16，fp32，int16，int32，bool

输入张量在重复后得到输出，输出中元素个数需小于2²²

Tensor.requires_grad

是

-

Tensor.requires_grad_

是

支持fp32

Tensor.reshape

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.reshape_as

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.resize_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

memory_format仅支持torch.contiguous_format和torch.preserve_format

Tensor.resize_as_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

memory_format仅支持torch.contiguous_format和torch.preserve_format

Tensor.retain_grad

是

支持fp32

Tensor.retains_grad

是

支持fp32

Tensor.roll

是

支持fp16，fp32，int32，int64，bool

Tensor.rot90

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.round

是

支持fp16，fp32

Tensor.round_

是

支持fp16，fp32

Tensor.rsqrt

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.rsqrt_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.scatter

是

支持fp16，fp32，int16，int32，bool

Tensor.scatter_

是

支持fp16，fp32，int16，int32，bool

tensor、index、src参数不能为空且不能为scalar

Tensor.scatter_add_

是

支持fp32

Tensor.scatter_add

是

支持fp32

Tensor.scatter_reduce

是

支持fp32，int64

Tensor.select

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.select_scatter

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.set_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.share_memory_

否

-

Tensor.short

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.sigmoid_

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.sign

是

支持bf16，fp16，fp32，int32，int64，bool

Tensor.sign_

是

支持fp16，fp32，int32，int64，bool

Tensor.sgn

是

支持fp16，fp32，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.sgn_

是

支持fp16，fp32，fp64，int32，int64，bool

Tensor.sin

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.sin_

是

支持bf16，fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.sinh

是

支持fp16，fp32，fp64

Tensor.sinh_

是

支持fp16，fp32，fp64

Tensor.asinh

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.asinh_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.arcsinh

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.arcsinh_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.shape

是

-

Tensor.size

是

支持fp32

Tensor.slogdet

是

支持fp32，complex64，complex128

Tensor.slice_scatter

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.sort

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.split

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.sparse_mask

否

-

Tensor.sparse_dim

是

-

Tensor.sqrt

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.sqrt_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，complex64，complex128

Tensor.square

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex128

Tensor.square_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，complex64，complex128

Tensor.squeeze

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.squeeze_

是

支持fp32

Tensor.std

是

支持bf16，fp16，fp32

input不支持标量tensor

correction不大于int32的范围

Tensor.storage

是

支持fp32

Tensor.untyped_storage

是

支持fp32

Tensor.storage_offset

是

支持fp32

Tensor.storage_type

是

支持fp32

Tensor.stride

是

支持fp32

Tensor.sub

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.sub_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.subtract_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64

Tensor.sum

是

支持bf16，fp16，fp32，int32

Tensor.sum_to_size

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.swapaxes

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.swapdims

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.t

是

支持fp16，fp32，int64

Tensor.t_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.tensor_split

是

仅CPU支持

Tensor.tile

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.to

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

当前NPU设备仅支持设置memory_format为torch.contiguous_format或torch.preserve_format

Atlas 推理系列产品不支持跨NPU拷贝

to

是

-

Tensor.to_mkldnn

否

-

Tensor.take

是

支持fp16，fp32，int16，int32，bool

Tensor.take_along_dim

是

支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool

Tensor.tan

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

取值范围[-65504,65504]

Tensor.tan_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.tanh

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16， int32，int64，bool

Tensor.tanh_

是

支持fp16，fp32

Tensor.atanh

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.atanh_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.arctanh

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.arctanh_

是

支持fp16，fp32，complex64，complex128

Tensor.tolist

是

支持fp32

Tensor.topk

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64

由于硬件差异，npu topk索引结果与gpu/cpu不一致。当前npu仅支持返回sorted为true的计算结果

不支持标量tensor

Tensor.to_dense

否

-

Tensor.to_sparse

否

-

to_sparse

否

-

Tensor.to_sparse_csr

否

-

Tensor.to_sparse_csc

否

-

Tensor.to_sparse_bsr

否

-

Tensor.to_sparse_bsc

否

-

Tensor.transpose

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.transpose_

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.tril

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.tril_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.triu

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.triu_

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.true_divide

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.true_divide_

是

支持fp16，fp32

Tensor.trunc

是

支持fp16，fp32

Tensor.trunc_

是

支持fp16，fp32

Tensor.type

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.type_as

是

支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.unbind

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.unflatten

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.unfold

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.uniform_

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64

遵循PyTorch社区规范，不再支持对bool类型数据进行处理。针对存量bool类型数据可以通过如下方案进行替换：如果需要输出全True，可以采用Tensor.bernoulli_(p=1.0)。如果需要输出均匀分布的bool类型，则采用Tensor.bernoulli_(p=0.5)

Tensor.unique

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.unique_consecutive

否

-

Tensor.unsqueeze

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.unsqueeze_

是

支持fp32

Tensor.values

是

依赖稀疏tensor

Tensor.var

是

支持bf16，fp16，fp32

correction不大于int32的范围

Tensor.view

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

view

是

-

Tensor.view_as

是

支持fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool

Tensor.vsplit

是

支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.where

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128

Tensor.xlogy

是

支持fp16，fp32

Tensor.xlogy_

是

支持fp16，fp32

Tensor.zero_

是

支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128