Add kernel sparse_mask_helper; sparse_coo_tensor_grad

[zkh2016]

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1. 添加SparseMaskHelperKernel

• 使用输入的mask_indices对输入x进行过滤
• 如果mask_indices在x的indices中存在，则把对应的values保留下来，否则为0.
• 输出mask后的DenseTensor

3. 为sparse_coo_tensor添加反向逻辑

支持中间构造SparseCooTensor，例子：

import paddle
from paddle.fluid.framework import _test_eager_guard

with _test_eager_guard():
  a = paddle.to_tensor([1,2], stop_gradient=False)
  b = paddle.to_tensor([1, 0], stop_gradient=False)
  values = a + b
  indices = paddle.to_tensor([[0, 1][ 0, 1]], dtype='int32')
  #如果sparse_coo_tensor()是纯前向的，就不能反向传播到a和b
  sparse_x = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape=[2,2], stop_gradient=False)
  relu = paddle.sparse.ReLU()
  sparse_out = relu(sparse_x)
  sparse_out.backward(sparse_out)

[paddle-bot-old]

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[xingfeng01]

sparse_mask_helper API 命名是什么呢 ？

[zkh2016]

这个主要是后端使用，辅助求sparse_coo_tensor的反向，不准备暴露给前端。