<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="8">
    <tr>
        <th>Issue</th>
        <td>
            <a href=https://github.com/llvm/llvm-project/issues/92056>92056</a>
        </td>
    </tr>

    <tr>
        <th>Summary</th>
        <td>
            Inconsistent results when using --buffer-deallocation
        </td>
    </tr>

    <tr>
      <th>Labels</th>
      <td>
            new issue
      </td>
    </tr>

    <tr>
      <th>Assignees</th>
      <td>
      </td>
    </tr>

    <tr>
      <th>Reporter</th>
      <td>
          wangyongj1a
      </td>
    </tr>
</table>

<pre>
    I have the following MLIR program:
test.mlir:
```
module {
  func.func @func0(%arg0: tensor<19xi32>) -> (){
    %0 = arith.constant 2 : index
    %1 = tensor.extract %arg0[%0] : tensor<19xi32>
    vector.print %1 : i32
 return
  }
  func.func private @func1() {
    %0 = arith.constant 10 : i32
    %1 = tensor.from_elements %0 : tensor<1xi32>
    %2 = tensor.from_elements %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0, %0 : tensor<19xi32>
    call @func0(%2) : (tensor<19xi32>) -> ()
    return
  }
}
```
When I tried to lower the program with  ```mlir-opt --tensor-bufferize --buffer-deallocation --convert-scf-to-cf --convert-cf-to-llvm --func-bufferize --convert-func-to-llvm --convert-index-to-llvm --convert-vector-to-llvm --finalize-memref-to-llvm --convert-arith-to-llvm --reconcile-unrealized-casts test.mlir```, and executed the executable file, I got inconsistent results over multiple runs.
I noticed that after using the passes ```--tensor-bufferize --buffer-deallocation```, the program was lowered to:
```
module {
  func.func @func0(%arg0: tensor<19xi32>) {
    %0 = bufferization.to_memref %arg0 : memref<19xi32>
    %c2 = arith.constant 2 : index
    %1 = memref.load %0[%c2] : memref<19xi32>
 vector.print %1 : i32
    return
  }
  func.func private @func1() {
    %c10_i32 = arith.constant 10 : i32
    %alloc = memref.alloc() {alignment = 64 : i64} : memref<1xi32>
    %c0 = arith.constant 0 : index
    memref.store %c10_i32, %alloc[%c0] : memref<1xi32>
 memref.dealloc %alloc : memref<1xi32>
    %alloc_0 = memref.alloc() {alignment = 64 : i64} : memref<19xi32>
    %c0_1 = arith.constant 0 : index
    %c1 = arith.constant 1 : index
    %c2 = arith.constant 2 : index
    %c3 = arith.constant 3 : index
    %c4 = arith.constant 4 : index
    %c5 = arith.constant 5 : index
    %c6 = arith.constant 6 : index
    %c7 = arith.constant 7 : index
    %c8 = arith.constant 8 : index
    %c9 = arith.constant 9 : index
    %c10 = arith.constant 10 : index
    %c11 = arith.constant 11 : index
    %c12 = arith.constant 12 : index
    %c13 = arith.constant 13 : index
    %c14 = arith.constant 14 : index
    %c15 = arith.constant 15 : index
    %c16 = arith.constant 16 : index
    %c17 = arith.constant 17 : index
    %c18 = arith.constant 18 : index
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c0_1] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c1] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c2] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c3] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c4] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c5] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c6] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c7] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c8] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c9] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c10] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c11] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c12] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c13] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c14] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c15] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c16] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c17] : memref<19xi32>
    memref.store %c10_i32, %alloc_0[%c18] : memref<19xi32>
    %0 = bufferization.to_tensor %alloc_0 : memref<19xi32>
    memref.dealloc %alloc_0 : memref<19xi32>
    call @func0(%0) : (tensor<19xi32>) -> ()
    return
  }
}
```
The memory of ```%alloc_0``` seems to be deallocated before the related tensor ```%0``` was used as an attribute in the function call. I also tried to use the pass ```--buffer-deallocation-simplification``` after ```--buffer-deallocation```, but it seems couldn't help with this case. 
I'm not sure if there is any bug in my program or the wrong usage of ```--buffer-deallocation``` and ```--buffer-deallocation-simplification``` that caused this error.
My git version is 4c79d38f82e1f6fe8575d88d8c74f2f1806b19ce.
</pre>
<img width="1px" height="1px" alt="" src="http://email.email.llvm.org/o/eJzMWE9v47gP_TTKhXBgyXHsHHLoTKdAgd9cflhgj4Us044GshRIctrOp19YTtKkI_fPrHexQNEkytMTyUcyprhzstWIW5J_Ifntgvd-Z-z2kev22ej2B-WLytTP23vY8QOC3yE0RinzKHUL3_93_3_YW9Na3pHshqS3JL3x6PyyU9KeV8g6Pf6Fj52pe4VAii_jZ4Cm12I5_AOySofXlLCSsJzbNiXZDXjUzliSfaWbJ5kxkn0jbAMJyb5BAG4uuAAIy1Mg2S1wK_1uKYx2nmsPDAYuqWt8ugLTAB7PWOKTt1x4OJ2efxnoSH4LE4acmQ4ovLHLvZXan2hvYECNEIu-t_qEJ8Xtr97vrTxwj6co0NE5-JB3NH11XsS5xpruARV2qL07MV169YtThOXsbQbCvv6nXt_VSXClXuUZC1HOboZsej_XzkwTir68uc77P3eo4R68lViDN6DMI9pQUccSgkfpdwDnbUMRJWbvIUlGq5Kqbxq08idCcnyf1MiVMoJ7aTQkiTD6gNYnTjSJN4loLtbGJaUOHSTJ4P4V3wkVvnjBnZZD3UTWx7S_JJaaK_kTkw47i01kS8jci3WLwmghFSa9thg214ngzjt4aSbnWLKvwHUN-ISi90Mkd3j8wCuF0EiFA-YeWuNB6qFApPOoPVh0vfIOzAEtdL3ycq8QbK_dclToHrTxUgRS7oE3Hi30bmh1QSbuHLoXfT4qy5XtV3pzN2ZBSIh_ul_G28jJ9mDp0puHUbZTAwxlMS7Fy4mwXLDPt9uRcqkMr8fyDY1WsFOnnTzyvTY7XZe_0WkFTR9kFnVvot8G1S89DAsv9FzJVg_dM2DWq5FkvSLFa7-jkY62_jQW6ePxzhuLF64c2-Ro1Rjz9NeYX599pDqm9KWX79kbcA_pLPGIp176QD8ckhCFqJZT6E8ltshi6GwKvYqhV1PoPIbOp9DrGHo9hS5i6GIKXcbQ5RR6E0NvJtV589Emgo_LOaknjZfypKI0Kimd1JRGRaWTqtKorHRSVxoVlk4qS6PS0kltaVRcGlX3Aw3m4dTW0wf6bmP_JOXshO__9HySMJubcDU3YT434XpuwmJuwnJuws3siR35Pf6bjPMX3-zFQmevFjp7udDZ64XOXjB09oqhHyqZ6XliHEaunwY_ZN3r580P7IzM9um_Mtv_scPBMGOfwTRwMfCdg3laAofYuWH-rxDOUyLWUGEzqDHMhxZVWDqF7oLugmiYHnuHNXAHXAP33sqq9whSj_d0vRbhVmCIyhLugStnXq4feofnqfZypo0MsImT3V7JRr6aZ48T8tubr6bfqvcg_TEGwvSq1oQVHnao9uP1h99JB4I7XMJxKCes6IbBHFxvEWQzWD28Gbx-hqpvB4e75_NUbcZLlUdrdAu94y1eafK2keFu4TejES4NBA-aBDfQWmOPdwvfn6GVHg5o3aCJdLASxabOyqZkSJt1g2Ve5HVZ1qUoVg1raJmuK7oRuFzU26zeZBu-wC0taL7O02JFF7utyLOUFjwXRd4wVpS0WGHNN4xWJedrulnILUvZKs3pKqXZJqVL1pR5VZeirpqqWK8pWaXYcamWSh26pbHtQjrX43bD0ny9ULxC5cLVMGMaHyF8SdjQ_Rd2O-xJqr51ZJUq6bx7YfHSK9zex25fHneoj5cq0fAuequ2O-_3jmQ3hN0RdtdKv-urpTAdYXfDGceXZG_NDxSesLtgmSPsLlj-VwAAAP__LGuHqw">