2026年8月10日 · PyTorch
viable/strict/1786337491: Fix dynamic output sizes for adaptive avg pool lowering (#185369)
PyTorch 的 Inductor 在 torch.compile(dynamic=True) 下处理 aten._adaptive_avg_pool2d 时，当 output_size 为符号 Python 参数时，最大池化窗口可能为 SymPy 表达式，导致 Python 控制流和循环边界使用符号表达式而崩溃。修复通过 sizevars.guard_or_true 保护大窗口回退谓词，并保护小窗口展开边界，同时添加 CPU 回归测试。
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发展脉络
- 首次出现viable/strict/1786337491: Fix dynamic output sizes for adaptive avg pool lowering (#185369)PyTorch Core
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- 当前判断该修复反映了 PyTorch 在动态形状编译方面的持续改进，对依赖 torch.compile 动态形状的 AI 框架和推理优化有积极影响。Agent Pulse · 分析
PyTorch 的 Inductor 在 torch.compile(dynamic=True) 下处理 aten._adaptive_avg_pool2d 时，当 output_size 为符号 Python 参数时，最大池化窗口可能为 SymPy 表达式，导致 Python 控制流和循环边界使用符号表达式而崩溃。修复通过 sizevars.guard_or_true 保护大窗口回退谓词，并保护小窗口展开边界，同时添加 CPU 回归测试。
该修复表明 PyTorch 的 Inductor 在动态形状下对自适应池化的降级处理存在符号表达式误用问题，通过显式守卫符号决策来保持静态路径的代码生成策略，避免 SymPy 真值错误。
该修复反映了 PyTorch 在动态形状编译方面的持续改进，对依赖 torch.compile 动态形状的 AI 框架和推理优化有积极影响。
该修复提升了 PyTorch 在动态形状场景下的稳定性和可用性，对使用 torch.compile 的 AI 应用开发和部署有直接价值。
未来可能进一步重构为真正的 Reduction.create 路径以支持符号窗口大小，但当前修复优先保证正确性。