【Hackathon 7th No.28】为 paddle.clip 进行功能增强

[a162837]

PR Category

Inference

PR Types

Others

Description

为 paddle.clip 进行功能增强
PaddlePaddle/docs#6924

[paddle-bot]

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[a162837]

你好，我想请问下，对于C++的DenseTensor算子，我该去哪里查看他的实现，比如矩阵数据的表现形式，以及GPU算子注册的实现，我看了那些cu文件，并没有DenseTensor，我是打算将输入全都换成Tensor，然后再重新clip，或者是否函数重载的形式？我并没有找到对应的案例。

[zhwesky2010]

【Hackathon 7th】开源贡献个人挑战赛 #68244

那你需要看的内容还比较多，需要熟悉相关源码，这个是开发流程和部分代码解读

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/dev_guides/api_contributing_guides/api_contributing_guides_cn.html

[a162837]

【Hackathon 7th】开源贡献个人挑战赛 #68244

那你需要看的内容还比较多，需要熟悉相关源码，这个是开发流程和部分代码解读

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/dev_guides/api_contributing_guides/api_contributing_guides_cn.html

我目前的思路是这样的：将x、min、max全部转为tensor之后，在C++层将他们全都转为一维的矩阵形式，然后逐个遍历之后再转回来。

[a162837]

【Hackathon 7th】开源贡献个人挑战赛 #68244

那你需要看的内容还比较多，需要熟悉相关源码，这个是开发流程和部分代码解读
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/dev_guides/api_contributing_guides/api_contributing_guides_cn.html

我目前的思路是这样的：将x、min、max全部转为tensor之后，在C++层将他们全都转为一维的矩阵形式，然后逐个遍历之后再转回来。

就是这个样子

[a162837]

然后我也运行过，是可行的

[a162837]

然后我也运行过，是可行的

请问如果按照我这个思路，我其实是不需要在cpu、gpu那里增加代码，而是只需要修改impl的代码的对吧？
@zhwesky2010

[a162837]

我发现改底层的话需要修改的太多了，而且有些我还不了解，我就是用算子组合的形式了。使用expand+where进行实现，效果是一样的

[a162837]

请问静态图如何判断传入的参数是否为Tensor？ @zhwesky2010

[a162837]

请问这个是什么意思？

[a162837]

@luotao1 @zhwesky2010 请问能否帮忙看一下，我觉得我新增的test他并没有执行，因为我本地是可以的，然后还有就是这个

[a162837]

是docker镜像挂了？ @luotao1

[a162837]

这个似乎需要先review才可以

[a162837]

已经都好了，请检查一下 @zhwesky2010

[a162837]

请问为什么我使用staric.data创建的静态图tensor不算是variable类型吗？而且我添加的代码是都已经跑过了的，他还是说覆盖率不够 @zhwesky2010

[a162837]

#69193
请看这个

[zhwesky2010]

这个还是不能在python层写，需改造已有的kernel