【Hackathon 4th No.25】为 Paddle 新增 paddle.sparse.any 稀疏 API

[zrr1999]

任务说明 https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/hackthon_4th/%E3%80%90PaddlePaddle%20Hackathon%204%E3%80%91%20%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%BC%80%E6%BA%90%E8%B4%A1%E7%8C%AE%20API%20%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%90%88%E9%9B%86.md#task25

由于在实现上与sparse.sum相近，因此rfc也主要根据 #411 修改

[paddle-bot]

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[zrr1999]

any 算子似乎并没有比较合理的梯度定义，在 Dense 张量上似乎也没有实现反向传播

[zkh2016]

pytorch的any操作是否支持sparse tensor？

[zrr1999]

根据文档的描述，torch.any支持稀疏矩阵和稠密矩阵，两种实现是写在一起的

一些其他算子，例如sum是单独实现的。

[zrr1999]

torch应该只支持coo格式，我测试了一下，csr确实是不支持的

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.Tensor([[[1, 0], [1, 0]], [[1, 0], [1, 0]], [[1, 0], [1, 0]]])
coo_x = x.to_sparse_coo()
csr_x = x.to_sparse_csr()

print(torch.any(coo_x))
print(torch.any(csr_x)) # error

同时，any也是不支持求解梯度的

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.Tensor([[[1, 0], [1, 0]], [[1, 0], [1, 0]], [[1, 0], [1, 0]]])
coo_x = x.to_sparse_coo()
coo_x.requires_grad = True

y = torch.any(coo_x)
z = torch.sum(coo_x)

z.backward()
y.backward() # error

[zkh2016]

sum->any，包括后面的sum也应该相应修改下。

[zrr1999]

好的，已修改