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任务如下：
1、新增算子 Conv3DTransposeV2（aicore&GPU&CPU+动态shape支持+vmap+bprop+已有的nn等接口适配）
REG_OP(Conv3DTranspose)
.INPUT(input_size, TensorType({DT_INT32, DT_INT64}))
.INPUT(x, TensorType({DT_FLOAT16}))
.INPUT(filter, TensorType({DT_FLOAT16}))
.OPTIONAL_INPUT(bias, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT32}))
.OPTIONAL_INPUT(offset_w, TensorType({DT_INT8}))
.OUTPUT(y, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT32}))
.REQUIRED_ATTR(strides, ListInt)
.REQUIRED_ATTR(pads, ListInt)
.ATTR(dilations, ListInt, {1, 1, 1, 1, 1})
.ATTR(groups, Int, 1)
.ATTR(data_format, String, "NDHWC")
.ATTR(output_padding, ListInt, {0, 0, 0, 0, 0})
.ATTR(offset_x, Int, 0)
.OP_END_FACTORY_REG(Conv3DTranspose)
2、由于可信L4要求，不允许使用onednn库，需要重写该CPU算子，由于nnacl库不支持该算子，需要重新手写实现。
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@hedongdong
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Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核，请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签，打上标签的PR可直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例，如果你提交的是data组件代码，你可以这样评论：
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码，可以这样写：
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型，例如是bugfix或者是特性需求：
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你，你已经学会了使用命令来打标签，接下来就在下面的评论里打上标签吧！
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