【PaddlePaddle Hackathon 2】33、为Paddle修复ROCM(HIP)算子

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

• 任务标题：为Paddle修复ROCM(HIP)算子

• 技术标签：深度学习框架，C++，Python，HIP

• 任务难度：简单

• 详细描述：飞桨支持在C86加速卡上运行，但是存在部分算子在C86加速卡下还无法通过算子单测。下表中为当前在C86加速卡下算子单测失败的用例，请根据单测错误提示，对列表中的算子C++文件和单测Python文件进行相应修复，在不删减单测Python文件中的单测用例的前提下，使得算子单测列表通过。

  单测失败的OP
  test_trunc_op
  test_where_op
  test_yolo_box_op
  test_zeros_like_op

【修复建议】

• 无，请根据具体单测的错误信息和失败结果进行修复，更多修复建议请参考《Paddle框架下C86加速卡算子修复说明》。

【提交流程】

• 请按贡献指南中的描述，完成飞桨PR任务提交过程中的相关步骤。

【提交内容】

• 算子修复代码，在Paddle repo的 paddle/fluid/operators 目录

• 单测修复代码，在Paddle repo的 python/paddle/fluid/tests/unittests 目录

• 单测修复之后，在C86加速卡环境下的成功运行结果截图

• 单测修复之后，每个算子的问题定位及修复思路的简单描述(1-2句话即可)

【合入标准】

• 按照贡献指南要求提交相关算子修复的PR，并通过所有PR的CI检测
• PR描述中需贴入C86加速卡环境下的算子单测修复之后，成功运行的结果截图
• PR描述中针对每个单测需给出1-2句话关于每个单测修复的问题及解决办法

【技术要求】

• 熟悉Paddle框架的AI算子开发和测试
• 熟悉C86加速卡软件栈ROCm的开发接口
• 熟练掌握 C++, Python, HIP

【参考内容】

• 文档：曙光智算平台-Paddle源码编译和单测执行
• 文档：Paddle框架下C86加速卡算子单测修复指导
• 文档：Paddle适配C86加速卡详解

【答疑交流】

• 在开发中对于上述任务有任何问题：请登录光合开发者社区 进行交流，可至 光合开发者社区-论坛-AI应用-paddle专栏 进行发帖。

• 更多任务详情、技术内容可在光合开发者社区【揭榜挂帅】、【资源工具】等更多页面查看。

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您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看官网API文档、常见问题、历史Issue、AI社区来寻求解答。祝您生活愉快～

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[ImNoBadBoy]

【Hackathon 33】PR提交

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/41695

• test_trunc_op.py

vim /public/home/acv2h3zdq0/Paddle/build/python/paddle/fluid/tests/unittests/test_trunc_op.py
42         self.check_output()
45         self.check_grad(['X'], 'Out', numeric_grad_delta=1e-5)

• test_where_op.py

vim /public/home/acv2h3zdq0/Paddle/build/python/paddle/fluid/tests/unittests/test_where_op.py
251             assert np.array_equal(out.cpu().numpy(), np.where(cond_i, x_i, y_i)) 
269             result = result.cpu().numpy()
270             expect = np.where(cond.cpu(), a.cpu(), b.cpu())

• test_yolo_box_op.py

没有修改直接测试通过

• test_zeros_like_op.py

vim /public/home/acv2h3zdq0/Paddle/build/python/paddle/fluid/tests/unittests/test_zeros_like_op.py

73             if core.is_compiled_with_cuda():
 74                 self.assertEqual((out.cpu().numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(),True)
 75             else:
 76                 self.assertEqual((out.numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(),True)

78         if core.is_compiled_with_cuda():
 79             self.assertEqual((out.cpu().numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(), True)
 80         else:
 81             self.assertEqual((out.numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(), True)

83         if core.is_compiled_with_cuda():
 84             self.assertEqual((out.cpu().numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(), True)
 85         else:
 86             self.assertEqual((out.numpy() == np.zeros(shape, dtype)).all(), True)
 87         paddle.enable_static()

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