[PIR] linear_v2 / group_norm / layer_norm 算子导出失败 — PIR 位置索引无命名映射

[PlumBlossomMaid]

Describe the bug

PIR 格式下三个基础算子 linear_v2 / group_norm / layer_norm 无法正常导出 ONNX。

Bug A: nn.Linear → linear_v2 无 mapper

PIR 3.x 格式将 nn.Linear 融合为单一算子 pd_op.linear_v2，但 paddle2onnx 源码中没有任何 linear* 的 mapper 文件（旧格式下 Linear 被分解为 mul + elementwise_add 两个旧算子，因此不需要独立 mapper）。

使用 paddle2onnx 2.1.0（PyPI）或源码 commit 1877292 均无法导出含 nn.Linear 的模型。

Bug B: nn.GroupNorm → PIR 模式不兼容

已有 REGISTER_PIR_MAPPER(group_norm, GroupNormMapper)，但两个问题：

1. GetInput("X") / GetInput("Scale") / GetInput("Bias") 在 PIR 模式下无 OpNameNormalizer 映射，返回空
2. PIR 格式输入为 3D [N, C, L]，ONNX InstanceNormalization 要求 4D [N, C, H, W]

Bug C: nn.LayerNorm → PIR 模式下 Scale/Bias 被忽略

HasInput("Scale") 和 HasInput("Bias") 在 PIR 模式下返回 false（同样因为无命名映射），导致 LayerNorm 实际的 weight/bias 参数被忽略，使用全 1/全 0 常量替代，推理结果完全错误。

Root Cause

所有三个 bug 的共同根因：PIR 格式算子的输入是位置索引（I[0], I[1], I[2]），而非命名映射（"X", "Weight", "Scale"）。GetInput("X") 内部调用 GetOpInputOutputName2Idx 通过 OpYamlInfoInterface 解析算子参数名，但这三个算子在 OpNameNormalizer 中没有对应的 PIR 参数名映射，返回 -1 导致空结果。

Reproduction

import paddle
import paddle.nn as nn
from paddle.static import InputSpec

# Bug A: nn.Linear
model = nn.Linear(64, 128).eval()
sm = paddle.jit.to_static(model,
    input_spec=[InputSpec([1, 64], 'float32', 'x')],
    full_graph=True)
paddle.jit.save(sm, '/tmp/linear_model')

然后用 paddle2onnx 导出：

paddle2onnx --model_dir /tmp/linear_model ...

→ SIGABRT / unsupported operators

# Bug B: nn.GroupNorm
model = nn.GroupNorm(4, 64).eval()

→ "There are unsupported features"

# Bug C: nn.LayerNorm
class M(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.w = self.create_parameter([64, 128])
        self.b = self.create_parameter([128])
        self.ln = nn.LayerNorm(128)
    def forward(self, x):
        return self.ln(paddle.matmul(x, self.w) + self.b)

→ ONNX output is all-zero because Scale/Bias are ignored

Fix (PR prepared)

• 新增 paddle2onnx/mapper/nn/linear_v2.h 和 linear_v2.cc：将 linear_v2 分解为 MatMul + Add，PIR 模式下使用位置索引 GetInput(0)/GetInput(1)/GetInput(2)
• 修改 paddle2onnx/mapper/nn/group_norm.cc：PIR 位置索引 + 3D→4D Unsqueeze→InstanceNormalization→Squeeze
• 修改 paddle2onnx/mapper/nn/layer_norm.cc：PIR 位置索引读取 Scale/Bias
• 修改 paddle2onnx/mappers_registry.h.in：注册 linear_v2

Informations (please complete the following information):

• Inference engine for deployment: ONNX Runtime (CPU/CUDA)
• Why convert to onnx: Model deployment
• Paddle2ONNX Version: 2.1.0 (PyPI) & source commit 1877292
• PaddlePaddle Version: 3.5.0.dev20260614
• OS: Ubuntu 22.04

Screenshots

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Additional context

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