<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="8">
    <tr>
        <th>Issue</th>
        <td>
            <a href=https://github.com/llvm/llvm-project/issues/152037>152037</a>
        </td>
    </tr>

    <tr>
        <th>Summary</th>
        <td>
            [mlir] [linalg] DecomposePackUnpack pattern can create invalid output IR when creating a rank-reducing extract_slice.
        </td>
    </tr>

    <tr>
      <th>Labels</th>
      <td>
            mlir
      </td>
    </tr>

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

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

<pre>
    The `DecomposePackUnpack` pattern can create invalid IR when creating a rank-reducing `tensor.extract_slice` op.

Example input IR to recreate this issue:
```mlir
module {
  func.func @example(%arg0: tensor<1008xf32>) -> tensor<1x1001xf32> {
    %expanded = tensor.expand_shape %arg0 [[0, 1, 2, 3, 4]] output_shape [1, 126, 1, 1, 8] : tensor<1008xf32> into tensor<1x126x1x1x8xf32>
    %0 = tensor.empty() : tensor<1x1x1x1001xf32>
 %unpack = linalg.unpack %expanded outer_dims_perm = [0, 3, 2, 1] inner_dims_pos = [3] inner_tiles = [8] into %0 : tensor<1x126x1x1x8xf32> -> tensor<1x1x1x1001xf32>
    %collapsed = tensor.collapse_shape %unpack [[0, 1, 2], [3]] : tensor<1x1x1x1001xf32> into tensor<1x1001xf32>
    return %collapsed : tensor<1x1001xf32>
  }
}
```

This is the output IR that is generated after running this pattern on the example input:
```mlir
error.mlir:5:15: error: expected mixed offsets rank to match mixed sizes rank (2 vs 1) so the rank of the result type is well-formed.
 %unpack = linalg.unpack %expanded outer_dims_perm = [0, 3, 2, 1] inner_dims_pos = [3] inner_tiles = [8] into %0 : tensor<1x126x1x1x8xf32> -> tensor<1x1x1x1001xf32>
              ^
error.mlir:5:15: note: see current operation: %3 = "tensor.extract_slice"(%2) <{operandSegmentSizes = array<i32: 1, 0, 0, 0>, static_offsets = array<i64: 0, 0>, static_sizes = array<i64: 1001>, static_strides = array<i64: 1, 1>}> : (tensor<126x8xf32>) -> tensor<1001xf32>
// -----// IR Dump After LowerPackUnpack Failed (lower-pack-unpack) //----- //
"func.func"() <{function_type = (tensor<1008xf32>) -> tensor<1x1001xf32>, sym_name = "example"}> ({
^bb0(%arg0: tensor<1008xf32>):
  %0 = "tensor.expand_shape"(%arg0) <{reassociation = [[0, 1, 2, 3, 4]], static_output_shape = array<i64: 1, 126, 1, 1, 8>}> : (tensor<1008xf32>) -> tensor<1x126x1x1x8xf32>
  %1 = "tensor.empty"() : () -> tensor<1x1x1x1001xf32>
  %2 = "tensor.extract_slice"(%0) <{operandSegmentSizes = array<i32: 1, 0, 0, 0>, static_offsets = array<i64: 0, 0, 0, 0, 0>, static_sizes = array<i64: 1, 126, 1, 1, 8>, static_strides = array<i64: 1, 1, 1, 1, 1>}> : (tensor<1x126x1x1x8xf32>) -> tensor<126x8xf32>
  %3 = "tensor.extract_slice"(%2) <{operandSegmentSizes = array<i32: 1, 0, 0, 0>, static_offsets = array<i64: 0, 0>, static_sizes = array<i64: 1001>, static_strides = array<i64: 1, 1>}> : (tensor<126x8xf32>) -> tensor<1001xf32>
  %4 = "tensor.insert_slice"(%3, %1) <{operandSegmentSizes = array<i32: 1, 1, 0, 0, 0>, static_offsets = array<i64: 0, 0, 0, 0>, static_sizes = array<i64: 1, 1, 1, 1001>, static_strides = array<i64: 1, 1, 1, 1>}> : (tensor<1001xf32>, tensor<1x1x1x1001xf32>) -> tensor<1x1x1x1001xf32>
  %5 = "tensor.collapse_shape"(%4) <{reassociation = [[0, 1, 2], [3]]}> : (tensor<1x1x1x1001xf32>) -> tensor<1x1001xf32>
  "func.return"(%5) : (tensor<1x1001xf32>) -> ()
}) : () -> ()
```

This `LowerPackUnpack` pass from the above failure only includes the aforementioned pattern put into a `RewritePatternSet` via `populateDecomposePackUnpackPatterns` and applied via `applyPatternsGreedily` to the FuncOp body with the default configuration.
</pre>
<img width="1" height="1" alt="" src="http://email.email.llvm.org/o/eJzsWE-P46gS_zTkghLZ2E6cQw7pTvfTSE96o5l554jY5YQdDBbg7mQ__arAdv5ne1qrPay21SI2FEX9-1UV5taKrQJYkOyJZKsRb91Om4VqjLC8BuVGG10eFj92QMk0WkGh60Zb-MqLn_9XDS9-kmlEG-4cGEULrmhhgDugQr1xKUr65Rt930E3LdSWcmq4-jk2ULYFvpNp5EBZbSawd4YXbm2lKADZ6mZCoiWJli97XjcSmTatQ5ZOUwPdSW4nLBXWtkASJCbTKPzXUhgSLWtdthIomT2RaElp1apiggMlaQSBMWE5YRk324gkSxrEIclzHEX5vkoYSV4Im9MxSV5OFvdxFMXd8sCdUsIy2DdclVBSkqzooBzOre2ON0C7w6i3-VNE2DONcWA4JDikJFuRbEV165rW9duyJ08Ws-mwxQ85kt4TnQrl9JncbLqP9_F-0G0QPDqTuG7cwVtmfsHb7z7RHhkQlrU-HjwLKRSX20k_c2IS3Tow61LUdt2AqT11b4NksEGMCgmlBlJte8rkuOSEhGE-D_NO94osH-l87cxrlYJNCi0lb-y5N_vJoz97Va88mq3wtxP82k-XB19760ooA6416lK25aNNZLZCZISxx0fA1o8AH-p20EWbB9iOO5zdggLDHZSUVw4MNa1SiFoPuh72WvndcIrS21gEY7SZ-JdkmZFkGeNA_bR_2DdQ4Gm12GOwVJUFZ33GQMzX3BW7bs2K36FbISxn9M2ixefUai-MX9BVeAbbSkfdoQHU6R2kHFfa1FBO_rmhe_wj2ct90yvtMG9SC0CL1hhQjuoGfS60wgXCsiQIytjNRM1YSJ8sJIpnMnvyDFT5HbZYQb57TyELbgw_kORZoKDLgJDoZMA8-0yt404U6975ZxunKW68RW6vTwnEaJoLUmdEeYc4uDB5QaxgXvcWyI_WZtP9g5pw5gXCXgl7pWP8656_fKOrtm7o0oPpv_odzLGS0lcuJGKZ5RJXxjg5DoHobet5eHbdsz-EDRWtd0XvBpxDN6595Acf5p-obt50h3qteN2zYUPlZL2lWB6KIMleNpvoQyU1JImT0nMaY8d6OYSYZzeoZ4BbqwvhQ7XH0uN6ehpeZ5X1XiRcV9r7ofEn9rxVdQnL4kvFQ9llJ5W3e_wI7hGHH0Jr9Lej9dHu--C974VfwfPFcN-H1266NvxpCuhs_m-G_FSG9LZLL2wnlAVzaToPYkTL50z418Xur4TtcfiEgT8Srecp-kFq-Hj2yC68cd7pDv5Ify0NXzbB9-H3AcGvhA4VMLTFg4TZSfa8V9Y65iG_dg3yjZx7XL_ROpNpdFHHw43YWloZXfsGlG_0G9CKC9kaoFrJAxWqkC1GgF-vtAGMYqEVlENfjb24bws5nvIN3o1w8DUsfgeH57wJv9boppXcwY37eUdvkZqrkvKmkQLKfie-Hnqa_xiAUsgD0rrQR7-2qvhfQze6PNB34XZ-soSKY0ddaFWJbRuaxcmoXCTlPJnzESziWZYmaZLOp6PdgvFyFvM05bMY2LzMN3GU8YTP8pwV81nMR2LBIpZFeZSyOMnj6aSK2bxi6SyZs3QGkOFVveZCTqR8qyfabEf-wr-IMxYls5HkG5DWf8JgzLe4DGNuZBZIP960W0vSSArr7JGDE076zx5-Q-bDNjT_-HLDko8-cxxvTo-_dpwVhsmoNXKxc66x2An5lm4r3K7dTApdE_aKsnY_48bo36BwhL161S1hr532bwv2RwAAAP__csArVA">