【PIR API adaptor No.148】outer

[cocoshe]

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[used AI Studio]

• 新IR Python API适配升级 #58067

No.148将 paddle.Tensor.outer 迁移升级至 pir，并更新单测 单测覆盖率：1/2
当前1个test_error单测已跳过

[paddle-bot]

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[cocoshe]

Paddle/python/paddle/tensor/math.py

Lines 2552 to 2576 in bd2e3d3

	nx = x.reshape((-1, 1))
	ny = y.reshape((1, -1))
	if in_dynamic_mode():
	return _C_ops.matmul(nx, ny, False, False)
	else:
	def __check_input(x, y):
	var_names = {'x': x, 'y': y}
	for name, val in var_names.items():
	check_variable_and_dtype(
	val,
	name,
	['float16', 'float32', 'float64', 'int32', 'int64'],
	'outer',
	)
	__check_input(nx, ny)
	helper = LayerHelper('outer', **locals())
	out = helper.create_variable_for_type_inference(dtype=nx.dtype)
	helper.append_op(
	type='matmul_v2', inputs={'X': nx, 'Y': ny}, outputs={'Out': out}
	)
	return out

在nx = x.reshape((-1, 1))的时候，reshape会正常报错（不支持int8）

但是在pir的时候，reshape不报错

这种情况可以指点一下怎么改嘛？

[cocoshe]

Paddle/python/paddle/tensor/math.py

Lines 2552 to 2576 in bd2e3d3

	nx = x.reshape((-1, 1))
	ny = y.reshape((1, -1))
	if in_dynamic_mode():
	return _C_ops.matmul(nx, ny, False, False)
	else:
	def __check_input(x, y):
	var_names = {'x': x, 'y': y}
	for name, val in var_names.items():
	check_variable_and_dtype(
	val,
	name,
	['float16', 'float32', 'float64', 'int32', 'int64'],
	'outer',
	)
	__check_input(nx, ny)
	helper = LayerHelper('outer', **locals())
	out = helper.create_variable_for_type_inference(dtype=nx.dtype)
	helper.append_op(
	type='matmul_v2', inputs={'X': nx, 'Y': ny}, outputs={'Out': out}
	)
	return out

在nx = x.reshape((-1, 1))的时候，reshape会正常报错（不支持int8） 但是在pir的时候，reshape不报错 这种情况可以指点一下怎么改嘛？

已解决

[MarioLulab]

pir 模式下的 check_dtype 未来会下沉到 C++ 侧去执行，所以可以先跳过检查 dtype 的单测。这里不需要在进入 in_dynamic_or_pir_mode 分支前进行类型判断

[MarioLulab]

test_errors 可以先跳过。理由如上

[MarioLulab]

LGTM