【PaddlePaddle Hackathon 2】18、为 Paddle 新增 paddle.heaviside 和 paddle.Tensor.heaviside API

[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 新增 paddle.heaviside 和 paddle.Tensor.heaviside API

技术标签：深度学习框架，C++

任务难度：中等

详细描述：Heaviside函数又称阶跃函数。此任务目标为Paddle新增对输入Tensor中的每一个元素计算Heaviside Function的功能， 即当元素小于0时输出0，大于0时输出1，等于0时则按预定义值输出。提供的调用路径为paddle.heaviside及paddle.Tensor.heaviside。

【提交流程】

请按 新增API 开发&提交流程中的描述，完成任务提交过程中的相关步骤。

【提交内容】

• API 的设计文档，并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/APIs 目录。
• Python 实现代码 & 英文 API 文档，在 Paddle repo 的 python/paddle/tensor/math.py 目录，新增接口初始化在python/paddle/init.py 与 python/paddle/tensor/init.py。
• C ++ 实现代码，在 Paddle repo 放置。其中头文件在 Paddle repo 的 paddle/phi/kernels目录，cc文件在paddle/phi/kernels/cpu 目录 和 cu文件在paddle/phi/kernels/gpu 目录。
• 单测代码，在 Paddle repo 的 python/paddle/fluid/tests/unittests 目录
• 中文API文档，在 docs repo 的 docs/api/paddle/ 目录下新建 heaviside_cn.rst，并修改Tensor_cn.rst

【合入标准】

• 1、按 API 设计规范 完成 API设计文档；
• 2、按API 验收标准完成 API功能实现、单测、API文档；

【技术要求】

• 熟悉 Heaviside Function原理和适用场景
• 熟练掌握 C++, Python

【参考内容】

• 文档：API 贡献指南

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。

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