suppot auto-gen norm (#54943)

paddle/phi/api/yaml/op_compat.yaml

@@ -1888,6 +1888,15 @@
   outputs :
     out : Out
 
+- op : norm
+  backward : norm_grad
+  inputs :
+    x : X
+  outputs :
+    {out : Out, norm : Norm}
+  extra :
+    outputs : [norm]
+
 - op : not_equal
   inputs :
     {x : X, y : Y}

paddle/phi/api/yaml/static_backward.yaml

@@ -188,6 +188,16 @@
   kernel :
     func : min_grad
 
+- backward_op : norm_grad
+  forward : norm (Tensor x, int axis, float epsilon=1.0e-10f, bool is_test=false) -> Tensor(out), Tensor(norm)
+  args : (Tensor x, Tensor norm, Tensor out_grad, int axis, float epsilon, bool is_test)
+  output : Tensor(x_grad)
+  infer_meta :
+    func : UnchangedInferMeta
+    param : [x]
+  kernel :
+    func : norm_grad
+
 - backward_op : pool2d_double_grad
   forward : pool2d_grad(Tensor x, Tensor out, Tensor grad_out, IntArray kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm) -> Tensor(grad_x)
   args : (Tensor grad_x_grad, IntArray kernel_size, int[] strides, int[] paddings, bool ceil_mode, bool exclusive, str data_format, str pooling_type, bool global_pooling, bool adaptive, str padding_algorithm)

paddle/phi/api/yaml/static_ops.yaml

@@ -369,6 +369,16 @@
     param : [x, axis, keepdim, reduce_all]
   backward : min_grad
 
+- op : norm
+  args : (Tensor x, int axis, float epsilon=1.0e-10f, bool is_test=false)
+  output : Tensor(out), Tensor(norm)
+  infer_meta :
+    func : NormInferMeta
+  kernel :
+    func : norm
+  backward : norm_grad
+  intermediate : norm
+
 - op : not_equal
   args : (Tensor x, Tensor y, int axis = -1, bool force_cpu=false)
   output : Tensor(out)