Paddle2.3低级索引问题的严重Bug！

[Victory8858]

bug描述 Describe the Bug

Paddle2.3虽然解决了Tensor中只有一个元素时，利用mask索引的Bug，但在mask为多元素时索引产生了Paddle2.2中本不存在的Bug！

import paddle

# 当label，mask仅有一个元素时，Paddle2.2会报错，现在的Paddle2.3解决了这个问题，不会报错了
label = paddle.to_tensor([0])
mask = paddle.to_tensor([True], dtype='bool')
print(label[mask])

# 但是有多个元素时，Paddle2.3怎么又不支持tensor索引了？索引的结果是错的！！
label = paddle.to_tensor([0, 8, 9])
mask = paddle.to_tensor([False, True, True], dtype='bool')
print(label[mask])  # Paddle2.3运行后输出[0, 0]，在Paddle2.2下运行是[8, 9]正常的
print(label[[False, True, True]])  # Paddle2.3下这样运行是正常的输出[8, 9]，总之变成Tensor就不对了

[esythan]

麻烦给下具体的运行结果截图吧，我这边复现的结果是正常的

[Victory8858]

注意：以上代码在Paddle2.2下会报错，Paddle2.3下运行结果不正常，如下图：

[esythan]

提供一下安装的paddle2.3的具体版本吧，或者安装命令也可以，我看下是否能复现这个问题

[Victory8858]

您好，我上午在AI Studio的NoteBook中测试了（PaddlePaddle2.3.0版本），以上代码执行时间巨慢，并且print不出结果，但是刚刚又在AI Studio测试，这个问题竟然没有了，但是本地依然有问题，我不知道是否这个期间AI Studio做过更新，还是当时出了其他bug？

注：本地PaddlePaddle2.3版本利用conda安装，CUDA版本11.2，具体如下：

[Victory8858]

您好，经过测试，anaconda下新建了一个python3.8的环境，然后终端执行上述命令安装，没有额外安装任何第三方包，依然执行结果异常，我的环境是Windows，电脑显卡RTX3070

[esythan]

你好，按照你的方式，在windows机器上通过anaconda建立一个python3.8的环境并安装paddle2.3后，终端运行上述代码，依旧没有复现你的问题，不确定是否环境还有差异。

[Victory8858]

您好，刚刚又测试了一下，依然不行，可能与显卡型号有关 我的整体流程是： Step1：Anaconda图形界面下create一个新的环境，python版本3.8.13, 名称为pd2-3，然后终端切换到该环境

conda activate pd2-3

Step2: PaddlePaddle官网指令

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.0 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 

Step3: Pycharm中添加该环境，运行程序，输出依然不符合预期

import paddle

# 当label，mask仅有一个元素时，Paddle2.2会报错，现在的Paddle2.3解决了这个问题，不会报错了
label = paddle.to_tensor([0])
mask = paddle.to_tensor([True], dtype='bool')
print(label[mask])

# 但是有多个元素时，Paddle2.3怎么又不支持tensor索引了？索引的结果是错的！！
label = paddle.to_tensor([0, 8, 9])
mask = paddle.to_tensor([False, True, True], dtype='bool')
print(label[mask])  # Paddle2.3运行后输出[0, 0]，在Paddle2.2下运行是[8, 9]正常的
print(label[[False, True, True]])  # Paddle2.3下这样运行是正常的输出[8, 9]，总之变成Tensor就不对了

输出如下：

D:\anaconda3\envs\pd2-3\python.exe C:/Users/Victory/Desktop/FarSeg-Paddle/bug.py
D:\anaconda3\envs\pd2-3\lib\site-packages\paddle\tensor\creation.py:125: DeprecationWarning: `np.object` is a deprecated alias for the builtin `object`. To silence this warning, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. 
Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations
  if data.dtype == np.object:
W0530 16:37:19.604508 55576 gpu_context.cc:278] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 11.4, Runtime API Version: 11.2
W0530 16:37:19.690508 55576 gpu_context.cc:306] device: 0, cuDNN Version: 8.2.
Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [0])
Tensor(shape=[2], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [0, 0])
Tensor(shape=[2], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [8, 9])

进程已结束，退出代码 0

[esythan]

是否可以直接在命令行里面运行上面的代码，排除一下pycharm的问题 再就是尝试安装一下cpu版本的paddle，排除一下是否是gpu的问题

[Victory8858]

您好，在命令行运行，最后三行的结果依然结果不对，感觉是显卡型号问题（出问题版本3070 Paddle2.3.0+CUDA11.2），我尝试用其他电脑（非三系显卡）安装Paddle2.3.0+CUDA10.2版本，结果正常。

[Victory8858]

可以跟进一下本问题吗，谢谢

[Victory8858]

目前更新到最新的2.3.1版本 CUDA11.6依然结果不对，麻烦跟进一下，谢谢！

import paddle

label = paddle.to_tensor([0, 8, 9])
mask = paddle.to_tensor([False, True, True], dtype='bool')
print(label[mask])                     # Paddle2.3.1运行后输出[0, 0]，在Paddle2.2下运行是[8, 9]正常的