【Hackathon 5th No.1】 为 Paddle 新增 copysign API

[cocoshe]

No description provided.

[paddle-bot]

你的PR提交成功，感谢你对开源项目的贡献!
请检查PR提交格式和内容是否完备，具体请参考示例和模版。
Your PR has been submitted. Thanks for your contribution!
Please check its format and content. For this, you can refer to Template and Demo.

[zoooo0820]

这里辛苦明确下x支持的数据类型有哪些，y是number时是否包含complex，y是tensor是数据类型支持哪些，以及shape上是否有条件

[cocoshe]

已修改，辛苦review~

[zoooo0820]

这个地方辛苦明确写出下反向的规则吧

[cocoshe]

已修改，辛苦review~

[zoooo0820]

辛苦参考其他API，添加下name参数

[cocoshe]

已修改，辛苦review~

[cocoshe]

@zoooo0820 btw，我粗略实现了一下，但是在过程中遇到了一些问题，想请教一下下面两类case的最佳实践，希望老师指点~

>>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
>>> x
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [1, 2, 3])

>>> # 第一种情况，y为number的时候，如何让kernel兼容地接收 Tensor 和 Number 这种标量呢？如果kernel的形参为DenseTensor&，会有下面这种情况（y为标量）
>>> y = -1
>>> out = paddle.copysign(x, y)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/tensor/math.py", line 7004, in copysign
    return _C_ops.copysign(x, y)
ValueError: (InvalidArgument) copysign(): argument 'y' (position 1) must be Tensor, but got int (at /root/Paddle/paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc:1104)


>>> # 第二种情况，y为Tensor，不过shape与x不同，需要考虑广播，下面希望得到的out应该为[-1,-2,-3]，需要对y进行广播
>>> y = paddle.to_tensor([-1])
>>> out = paddle.copysign(x, y)
>>> out
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [-1,  2,  3])

[zoooo0820]

@zoooo0820 btw，我粗略实现了一下，但是在过程中遇到了一些问题，想请教一下下面两类case的最佳实践，希望老师指点~

>>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
>>> x
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [1, 2, 3])

>>> # 第一种情况，y为number的时候，如何让kernel兼容地接收 Tensor 和 Number 这种标量呢？如果kernel的形参为DenseTensor&，会有下面这种情况（y为标量）
>>> y = -1
>>> out = paddle.copysign(x, y)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/tensor/math.py", line 7004, in copysign
    return _C_ops.copysign(x, y)
ValueError: (InvalidArgument) copysign(): argument 'y' (position 1) must be Tensor, but got int (at /root/Paddle/paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc:1104)


>>> # 第二种情况，y为Tensor，不过shape与x不同，需要考虑广播，下面希望得到的out应该为[-1,-2,-3]，需要对y进行广播
>>> y = paddle.to_tensor([-1])
>>> out = paddle.copysign(x, y)
>>> out
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [-1,  2,  3])

第一个不用想得过于复杂，在OP层可以简单考虑y就是Tensor，如果API层传入的是个number，可以直接转为tensor再传入就好，这样也不会影响原本的梯度，当然也有其他的做法，可以参考topk的k参数

第二个请参考elementwise系列算子，例如add

[zoooo0820]

这些数据类型是否应该是y为tensor时的情况，number时应该只有python的几种类型

[cocoshe]

是的，已修正，辛苦review~

[cocoshe]

@zoooo0820 btw，我粗略实现了一下，但是在过程中遇到了一些问题，想请教一下下面两类case的最佳实践，希望老师指点~

>>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
>>> x
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [1, 2, 3])

>>> # 第一种情况，y为number的时候，如何让kernel兼容地接收 Tensor 和 Number 这种标量呢？如果kernel的形参为DenseTensor&，会有下面这种情况（y为标量）
>>> y = -1
>>> out = paddle.copysign(x, y)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/tensor/math.py", line 7004, in copysign
    return _C_ops.copysign(x, y)
ValueError: (InvalidArgument) copysign(): argument 'y' (position 1) must be Tensor, but got int (at /root/Paddle/paddle/fluid/pybind/eager_utils.cc:1104)


>>> # 第二种情况，y为Tensor，不过shape与x不同，需要考虑广播，下面希望得到的out应该为[-1,-2,-3]，需要对y进行广播
>>> y = paddle.to_tensor([-1])
>>> out = paddle.copysign(x, y)
>>> out
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
       [-1,  2,  3])

第一个不用想得过于复杂，在OP层可以简单考虑y就是Tensor，如果API层传入的是个number，可以直接转为tensor再传入就好，这样也不会影响原本的梯度，当然也有其他的做法，可以参考topk的k参数

第二个请参考elementwise系列算子，例如add

明白了，tks~

[zoooo0820]

LGTM