!9429 update supported platforms for op EmbeddingLookup, ELU and fix bugs of op SparseGatherV2, ArgMaxWithValue

From: @lihongkang1
Reviewed-by: @liangchenghui,@youui
Signed-off-by: @liangchenghui

mindspore/nn/layer/activation.py

@@ -151,6 +151,9 @@ class ELU(Cell):
     Outputs:
         Tensor, with the same type and shape as the `input_data`.
 
+    Supported Platforms:
+        ``Ascend`` ``GPU``
+
     Examples:
         >>> input_x = Tensor(np.array([-1, -2, 0, 2, 1]), mindspore.float32)
         >>> elu = nn.ELU()

mindspore/nn/layer/embedding.py

@@ -167,7 +167,7 @@ class EmbeddingLookup(Cell):
         Tensor, the shape of tensor is :math:`(z_1, z_2, ..., z_N)`.
 
     Supported Platforms:
-        ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
+        ``Ascend`` ``CPU``
 
     Examples:
         >>> input_indices = Tensor(np.array([[1, 0], [3, 2]]), mindspore.int32)

mindspore/nn/wrap/cell_wrapper.py

@@ -205,7 +205,7 @@ class TrainOneStepCell(Cell):
         >>> train_net = nn.TrainOneStepCell(loss_net, optim)
         >>>
         >>> #2) Using user-defined WithLossCell
-        >>>class MyWithLossCell(nn.Cell):
+        >>> class MyWithLossCell(nn.cell):
         >>>    def __init__(self, backbone, loss_fn):
         >>>        super(MyWithLossCell, self).__init__(auto_prefix=False)
         >>>        self._backbone = backbone

mindspore/ops/_op_impl/tbe/sparse_gather_v2.py

@@ -27,36 +27,26 @@ sparse_gather_v2_op_info = TBERegOp("SparseGatherV2") \
     .input(0, "x", False, "required", "all") \
     .input(1, "indices", False, "required", "all") \
     .output(0, "y", False, "required", "all") \
+    .dtype_format(DataType.F16_Default, DataType.I32_Default, DataType.F16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.F32_Default, DataType.I32_Default, DataType.F32_Default) \
     .dtype_format(DataType.I8_Default, DataType.I32_Default, DataType.I8_Default) \
-    .dtype_format(DataType.I8_Default, DataType.I64_Default, DataType.I8_Default) \
-    .dtype_format(DataType.I8_5HD, DataType.I32_5HD, DataType.I8_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.I8_5HD, DataType.I64_5HD, DataType.I8_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.I8_FracZ, DataType.I32_FracZ, DataType.I8_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.I8_FracZ, DataType.I64_FracZ, DataType.I8_FracZ) \
     .dtype_format(DataType.U8_Default, DataType.I32_Default, DataType.U8_Default) \
-    .dtype_format(DataType.U8_Default, DataType.I64_Default, DataType.U8_Default) \
-    .dtype_format(DataType.U8_5HD, DataType.I32_5HD, DataType.U8_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.U8_5HD, DataType.I64_5HD, DataType.U8_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.U8_FracZ, DataType.I32_FracZ, DataType.U8_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.U8_FracZ, DataType.I64_FracZ, DataType.U8_FracZ) \
     .dtype_format(DataType.I32_Default, DataType.I32_Default, DataType.I32_Default) \
-    .dtype_format(DataType.I32_Default, DataType.I64_Default, DataType.I32_Default) \
-    .dtype_format(DataType.I32_5HD, DataType.I32_5HD, DataType.I32_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.I32_5HD, DataType.I64_5HD, DataType.I32_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.I32_FracZ, DataType.I32_FracZ, DataType.I32_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.I32_FracZ, DataType.I64_FracZ, DataType.I32_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.F16_Default, DataType.I32_Default, DataType.F16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U32_Default, DataType.I32_Default, DataType.U32_Default) \
+    .dtype_format(DataType.I16_Default, DataType.I32_Default, DataType.I16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U16_Default, DataType.I32_Default, DataType.U16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.I64_Default, DataType.I32_Default, DataType.I64_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U64_Default, DataType.I32_Default, DataType.U64_Default) \
     .dtype_format(DataType.F16_Default, DataType.I64_Default, DataType.F16_Default) \
-    .dtype_format(DataType.F16_5HD, DataType.I32_5HD, DataType.F16_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.F16_5HD, DataType.I64_5HD, DataType.F16_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.F16_FracZ, DataType.I32_FracZ, DataType.F16_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.F16_FracZ, DataType.I64_FracZ, DataType.F16_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.F32_Default, DataType.I32_Default, DataType.F32_Default) \
     .dtype_format(DataType.F32_Default, DataType.I64_Default, DataType.F32_Default) \
-    .dtype_format(DataType.F32_5HD, DataType.I32_5HD, DataType.F32_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.F32_5HD, DataType.I64_5HD, DataType.F32_5HD) \
-    .dtype_format(DataType.F32_FracZ, DataType.I32_FracZ, DataType.F32_FracZ) \
-    .dtype_format(DataType.F32_FracZ, DataType.I64_FracZ, DataType.F32_FracZ) \
+    .dtype_format(DataType.I8_Default, DataType.I64_Default, DataType.I8_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U8_Default, DataType.I64_Default, DataType.U8_Default) \
+    .dtype_format(DataType.I32_Default, DataType.I64_Default, DataType.I32_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U32_Default, DataType.I64_Default, DataType.U32_Default) \
+    .dtype_format(DataType.I16_Default, DataType.I64_Default, DataType.I16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U16_Default, DataType.I64_Default, DataType.U16_Default) \
+    .dtype_format(DataType.I64_Default, DataType.I64_Default, DataType.I64_Default) \
+    .dtype_format(DataType.U64_Default, DataType.I64_Default, DataType.U64_Default) \
     .get_op_info()
 
 

mindspore/ops/operations/array_ops.py

@@ -833,6 +833,10 @@ class SparseGatherV2(GatherV2):
         >>> input_indices = Tensor(np.array([1, 2]), mindspore.int32)
         >>> axis = 1
         >>> out = ops.SparseGatherV2()(input_params, input_indices, axis)
+        >>> print(out)
+        [[2. 7.]
+         [4. 54.]
+         [2. 55.]]
     """
 
 
@@ -1642,6 +1646,8 @@ class ArgMaxWithValue(PrimitiveWithInfer):
     Examples:
         >>> input_x = Tensor(np.random.rand(5), mindspore.float32)
         >>> index, output = ops.ArgMaxWithValue()(input_x)
+        >>> print(index, output)
+        2 0.87173676
     """
 
     @prim_attr_register