[Bug] InferLayoutStack does not handle negative axis

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
68/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
cpp, python
Ambito
compilers

Direzione di ricerca

Start at src/relax/op/tensor/manipulate.cc around line 1787, where InferLayoutStack handles the axis, and reproduce the failure with the provided R.stack(..., axis=-1) example followed by ConvertLayout({}). Trace how the axis is validated and used to insert into layout_str; done means this negative-axis case no longer crashes and the relevant tests pass.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

needs-triage type: bug

https://github.com/apache/tvm/blob/main/src/relax/op/tensor/manipulate.cc#L1787 trys to convert axis to size_t and insert a character at such position to layout_str. However as described by https://tvm.apache.org/docs/reference/api/python/relax/op.html#tvm.relax.op.stack, the axis can be negative. Program will crash if the axis is negative.

C++ does check whether the position is valid, and throws errors like tvm.error.InternalError: basic_string::replace: __pos (which is 18446744073709551615) > this->size() (which is 2)

Steps to reproduce
from tvm_tirx.script import ir as I
from tvm.relax import script as R

@I.ir_module
class Module:
    @R.function
    def main(inp_0: R.Tensor((2, 3), dtype="float32")) -> R.Tuple(R.Tensor((2, 3, 2), dtype="float32")):
        with R.dataflow():
            lv: R.Tensor((2, 3, 2), dtype="float32") = R.stack((inp_0, inp_0), axis=-1)
            gv: R.Tuple(R.Tensor((2, 3, 2), dtype="float32")) = (lv,)
            R.output(gv)
        return gv

import tvm
tvm.relax.transform.ConvertLayout({})(Module)

(If using released version of tvm, you should change the first two lines to from tvm.script import ir as I and from tvm.script import relax as R)

Lingua principale
Python
Stelle
13.9k
Fork
4k
Merge medio
8h 5m
PR unite (30g)
170

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