Operators Mapping¶
DTorch 中算子涉及三个层次的映射关系：
- Python 接口（如
dtorch.add、dtorch.nn.functional.conv2d） - C++ API 接口（
dtorch::api::cpp::functional命名空间下的函数） - C++ 核心算子（
dtorch::core::Operator的派生类）
映射流程见"源码解读"，最终结果见"映射关系表"。
源码解读¶
1. Python 接口 ← C++ API 接口¶
C++ API 接口通过 nanobind 一对一绑定到 dtorch._dtorch_py_api.nn.functional，绑定过程中接口名会做大小写转换以符合 Python 命名规范（如 Relu → relu、_Add → _add），再绑定到 dtorch.nn.functional 模块。
根据接口名是否以 _ 开头，最终分别映射到两个模块：
| 接口名特征 | 目标模块 | 示例 | 备注 |
|---|---|---|---|
以 _ 开头 |
dtorch |
dtorch.matmul |
由 @python/dtorch/__init__.py 导入并去掉前导下划线 |
少部分以 _ 开头 |
dtorch.nn.functional |
dtorch.nn.functional._contiguous |
在 dtorch.Tensor 或其他内部位置被调用 |
不以 _ 开头 |
dtorch.nn.functional |
dtorch.nn.functional.conv2d |
直接在 dtorch.nn.functional 中使用 |
这一机制确保了 DTorch 提供与 PyTorch 一致的 API。
2. C++ API 接口 ← C++ 核心算子¶
所有 C++ API 接口定义在 @dtorch/api/cpp/functional/ 目录下（不含 implement 子目录）。
每个 C++ 核心算子 dtorch::core::Operator 可派生出一个或多个 C++ API 接口。@dtorch/api/cpp/functional/*.cc 中的代码负责构造对应的 dtorch::core::Operator 实例：
// dtorch/api/cpp/functional/activation.cc
// Relu 接口创建 ActivationParam，通过工厂模式生成 ActivationOp
// ActivationParam 和 ActivationOp 定义在 @dtorch/core/operators/standard/activation_op.h
Tensor ActivationOpImpl(const Tensor& input, core::ActivationType activationType, bool inplace = false,
double alpha = 0.0f, double beta = 0.0f, const std::string& approximate = "") {
std::unique_ptr<core::OpParam> param(new core::ActivationParam(activationType, inplace, alpha, beta, approximate));
return core::GraphConstructor::AddOperator(std::move(param), {input});
}
Tensor Relu(const Tensor& input, bool inplace) { return ActivationOpImpl(input, core::ActivationType::kReLU, inplace); }
dtorch::core::Operator 是所有算子的抽象基类。所有核心算子定义在 @dtorch/core/operators 目录中。派生类通过工厂模式创建，因此也可以在 @dtorch/core/operators/operator_factory.cc 的 OperatorFactory 构造函数中找到所有算子的完整列表。
3. 示例¶
以 dtorch.add 为例，完整映射链路：
映射关系表¶
以下按核心算子汇总其对应的 C++ API 接口与 Python 接口。同一核心算子对应多个接口时，在对应单元格内换行列示。
1. 常规算子¶
定义在 @dtorch/core/operators/standard 目录。
| C++ 核心算子 | C++ API 接口 | Python 接口 |
|---|---|---|
dtorch::core::ActivationOp |
Relu |
dtorch.nn.functional.relu |
| （同上） | Sigmoid |
dtorch.nn.functional.sigmoid |
| （同上） | LeakyRelu |
dtorch.nn.functional.leaky_relu |
| （同上） | Elu |
dtorch.nn.functional.elu |
| （同上） | Gelu |
dtorch.nn.functional.gelu |
| （同上） | Silu |
dtorch.nn.functional.silu |
dtorch::core::BaseMathOp |
_Exp |
dtorch.exp |
| （同上） | _Square |
dtorch.square |
| （同上） | _Rsqrt |
dtorch.rsqrt |
| （同上） | _Abs |
dtorch.abs |
| （同上） | _Round |
dtorch.round |
| （同上） | _Floor |
dtorch.floor |
| （同上） | _Cos |
dtorch.cos |
| （同上） | _Sin |
dtorch.sin |
| （同上） | _Asin |
dtorch.asin |
| （同上） | Tanh |
dtorch.nn.functional.tanh |
| （同上） | _Neg |
dtorch.neg |
| （同上） | _Reciprocal |
dtorch.reciprocal |
| （同上） | _Log |
dtorch.log |
| （同上） | _Log2 |
dtorch.log2 |
| （同上） | _Log10 |
dtorch.log10 |
| （同上） | _Isinf |
dtorch.isinf |
| （同上） | _Isnan |
dtorch.isnan |
dtorch::core::BatchNormOp |
BatchNorm |
dtorch.nn.functional.batch_norm |
dtorch::core::BroadcastBinaryOp |
_Add |
dtorch.add |
| （同上） | _Sub |
dtorch.sub |
| （同上） | _Mul |
dtorch.mul |
| （同上） | _Div |
dtorch.div |
| （同上） | _Equal |
dtorch.equal / dtorch.eq |
| （同上） | _Greater |
dtorch.greater / dtorch.gt |
| （同上） | _GreaterEqual |
dtorch.greater_equal / dtorch.ge |
| （同上） | _Less |
dtorch.less / dtorch.lt |
| （同上） | _LessEqual |
dtorch.less_equal / dtorch.le |
| （同上） | _Pow |
dtorch.pow |
| （同上） | _LogicalAnd |
dtorch.logical_and |
| （同上） | _LogicalOr |
dtorch.logical_or |
| （同上） | _Minimum |
dtorch.minimum |
| （同上） | _Maximum |
dtorch.maximum |
dtorch::core::ChunkOp |
_Chunk |
dtorch.chunk |
dtorch::core::ClampOp |
_Clamp |
dtorch.clamp / dtorch.clip |
dtorch::core::ConcatOp |
_Concat |
dtorch.cat / dtorch.concat |
dtorch::core::ContiguousOp |
_Contiguous |
dtorch.nn.functional._contiguous |
dtorch::core::ConvertOp |
_To |
dtorch.nn.functional._to |
| （同上） | _Redistribute |
dtorch.nn.functional._redistribute |
dtorch::core::ConvOp |
Conv2d |
dtorch.nn.functional.conv2d |
dtorch::core::CopyOp |
_Copy |
dtorch.nn.functional._copy |
dtorch::core::CreateOp |
_Empty |
dtorch.empty |
| （同上） | _Zeros |
dtorch.zeros |
| （同上） | _Ones |
dtorch.ones |
| （同上） | _Rand |
dtorch.rand |
| （同上） | _Randn |
dtorch.randn |
| （同上） | _Arange |
dtorch.arange |
| （同上） | _Full |
dtorch.full |
| （同上） | _Randint |
dtorch.randint |
| （同上） | _FromTorch |
dtorch.from_torch |
dtorch::core::DropoutOp |
Dropout |
dtorch.nn.functional.dropout |
dtorch::core::EinsumOp |
_Einsum |
dtorch.einsum |
dtorch::core::EmbeddingOp |
Embedding |
dtorch.nn.functional.embedding |
dtorch::core::ExpandOp |
_Expand |
dtorch.nn.functional._expand |
dtorch::core::FlattenOp |
_Flatten |
dtorch.flatten |
dtorch::core::GetItemOp |
_GetItem |
dtorch.nn.functional._get_item |
dtorch::core::InterpolateOp |
Interpolate |
dtorch.nn.functional.interpolate |
dtorch::core::LinearOp |
Linear |
dtorch.nn.functional.linear |
dtorch::core::MatmulOp |
_Matmul |
dtorch.matmul |
dtorch::core::MaxMinOp |
_Max |
dtorch.max |
| （同上） | _Min |
dtorch.min |
dtorch::core::NormalizationOp |
GroupNorm |
dtorch.nn.functional.group_norm |
| （同上） | LayerNorm |
dtorch.nn.functional.layer_norm |
| （同上） | RmsNorm |
dtorch.nn.functional.rms_norm |
dtorch::core::OuterOp |
_Outer |
dtorch.outer |
dtorch::core::PadOp |
Pad |
dtorch.nn.functional.pad |
dtorch::core::PermuteOp |
_Permute |
dtorch.permute |
dtorch::core::PoolingOp |
_Pooling2d |
dtorch.nn.functional._pooling2d |
| （同上） | _GlobalPooling2d |
dtorch.nn.functional._global_pooling2d |
dtorch::core::ReduceOp |
_Sum |
dtorch.sum |
| （同上） | _Mean |
dtorch.mean |
| （同上） | _Any |
dtorch.any |
| （同上） | _All |
dtorch.all |
dtorch::core::RepeatOp |
_Repeat |
dtorch.nn.functional._repeat |
dtorch::core::RepeatInterleaveOp |
_RepeatInterleave |
dtorch.repeat_interleave |
dtorch::core::ReshapeOp |
_Reshape |
dtorch.reshape |
dtorch::core::SdpaOp |
_ScaledDotProductAttention |
dtorch.nn.functional._scaled_dot_product_attention |
dtorch::core::SetItemOp |
_SetItem |
dtorch.nn.functional._set_item |
dtorch::core::SoftmaxOp |
Softmax |
dtorch.nn.functional.softmax |
dtorch::core::SqueezeOp |
_Squeeze |
dtorch.squeeze |
dtorch::core::TransposeOp |
_Transpose |
dtorch.transpose |
dtorch::core::UnsqueezeOp |
_Unsqueeze |
dtorch.unsqueeze |
dtorch::core::ViewOp |
_View |
dtorch.nn.functional._view |
dtorch::core::WhereOp |
_Where |
dtorch.where |
dtorch::core::MaskedOp |
_MaskedFill, _MaskedScatter |
dtorch.masked_fill, dtorch.Tensor.masked_fill/masked_scatter |
2. 融合算子¶
定义在 @dtorch/core/operators/fused_compile 目录。
| C++ 核心算子 | C++ API 接口 | Python 接口 |
|---|---|---|
dtorch::core::ApplyRotaryEmbOp |
_ApplyRotaryEmb |
dtorch.nn.functional._apply_rotary_emb |
dtorch::core::LayerNormMulAddOp |
_LayerNormMulAdd |
dtorch.nn.functional._layer_norm_mul_add |
dtorch::core::SiluLinearChunkOp |
_SiluLinearChunk |
dtorch.nn.functional._silu_linear_chunk |
3. 内部系统算子¶
定义在 @dtorch/core/operators/system 目录。
| C++ 核心算子 | C++ API 接口 | Python 接口 |
|---|---|---|
dtorch::core::MemoryOp |
_EmptyCache |
dtorch.nn.functional._empty_cache |
| （同上） | _GetMemoryStats |
dtorch.nn.functional._get_memory_stats |
dtorch::core::GetTensorOp |
_GetTensorAsync |
dtorch.Tensor.to_torch_async |
dtorch::core::NvtxOp |
_NvtxRangePush |
dtorch.nn.functional._nvtx_range_push |
| （同上） | _NvtxRangePop |
dtorch.nn.functional._nvtx_range_pop |
| （同上） | _NvtxMark |
dtorch.nn.functional._nvtx_mark |
4. Python 组合算子¶
以下算子不直接对应某个 C++ 核心算子，而是在 Python 层通过组合现有接口实现。
| Python 接口 | 实现说明 | 代码路径 |
|---|---|---|
dtorch.nn.functional.scaled_dot_product_attention |
在 _scaled_dot_product_attention 基础上增加 context-parallel 支持 |
python/dtorch/nn/functional.py |
_stack、_zeros_like、_ones_like、_full_like、_unbind、_argmax、_argmin、_nonzero |
纯 Python 组合函数 | python/dtorch/nn/functional.py |
5. 补充说明¶
- 表中 C++ API 接口省略了命名空间前缀
dtorch::api::cpp::functional::，所有接口均位于该命名空间下。- Python 接口列中，以
dtorch.nn.functional._开头的接口未在__init__.py中重新导出为dtorch.*，但仍可通过dtorch.nn.functional._xxx访问。dtorch.clip是dtorch.clamp的别名（定义在functional.py中：_clip = _clamp）。