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【PaddlePaddle Hackathon 4】核心框架开源贡献 API 开发任务合集 #50630

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cloud2009 opened this issue Feb 18, 2023 · 3 comments
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【PaddlePaddle Hackathon 4】核心框架开源贡献 API 开发任务合集 #50630

cloud2009 opened this issue Feb 18, 2023 · 3 comments
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cloud2009 commented Feb 18, 2023 •
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【PaddlePaddle Hackathon 4】核心框架开源贡献 API 开发任务合集

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第四期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第四期】任务总览）

注：为飞桨框架新增一系列 API，提交流程请参考 新增API 开发&提交流程，开发请参考 贡献指南，任务列表如下，其他说明事项在任务列表后：

No.1：为 Paddle 新增 finfo API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：finfo计算浮点数类型的数值限制，输入参数为 Paddle 浮点数类型(paddle.float16/paddle.float32/paddle.float64/paddle.complex64/paddle.complex128)，返回包含下表属性对象。此任务目标是为 Paddle 新增 finfo API，调用路径为 paddle.finfo。要求通过 pybind 方式直接将 C++ 层实现绑定到 Python，无需开发 Paddle Kernel，可以参考 paddle/fluid/pybind/pybind.cc 中代码。更详细内容可以参考 numpy.finfo 。API 设计文档可参考 api_design_for_finfo.md。
  • 提交内容：
  • 技术要求：
    • 熟练掌握 C++ （如有 C++ 开发）、Python；
    • 熟悉 C++ 标准库 std::numeric_limits。

No.2：为 Paddle 新增 cdist API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：cdist API 是 dist 的拓展。dist API 用于计算两个输入 Tensor 的 p 范数（p-norm），计算结果为形状为 [1] 的 Tensor，而 cdist API 则用于计算两个输入 Tensor 的所有行向量对的 p 范数（p-norm），输出结果的形状和两个 Tensor 乘积的形状一致。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 cdist API，调用路径为：paddle.cdist，设计文档可参考 api_design_for_cdist.md。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 p 范数（p-norm）计算原理；
    • 熟悉 Paddle 动静态图下数学计算过程；
    • 熟练掌握 C++、CUDA、Python。

No.3：为 Paddle 新增 trapezoid API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：实现 trapezoid rule 的算法，在输入N 维 Tensor 指定的某一维计算 trapezoid rule 结果。比如输入数据 y = paddle.to_tensor([[2, 4, 8], [3, 5, 9]])，x = paddle.tensor([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])，则 paddle.trapezoid(y, x, axis=-1)) 或 y.trapezoid(x, axis=-1) 得到 [9, 11]，同时 paddle.trapezoid(y, x, axis=0)) 或 y.trapezoid(x, axis=0) 得到 [5, 9, 17] 。此 API 需支持的调用路径为：paddle.trapezoid 和 Tensor.trapezoid，设计文档可参考 community#pull/173。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 trapezoid 算法逻辑；
    • 熟练掌握 Python，及 Tensor 切片操作。

No.4：为 Paddle 新增 cumulative_trapezoid API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：在输入N 维 Tensor 指定的某一维计算 累积的 trapezoid rule 结果。和trapezoid的区别是：trapezoid 在计算加和时使用sum，而 cumulative_trapezoid 计算加和时使用 cumsum 。比如输入数据 y = paddle.to_tensor([[2, 4, 8], [3, 5, 9]])，x = paddle.tensor([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])，则 paddle.cumulative_trapezoid(y, x, axis=-1)) 或 y.cumulative_trapezoid(x, axis=-1) 得到 [[3, 9], [4, 11]]，同时 paddle.cumulative_trapezoid(y, x, axis=0)) 或 y.cumulative_trapezoid(x, axis=0) 得到 [[5, 9, 17]]，注意这个结果的shape=(1, 3) 。此 API 需支持的调用路径为：paddle.cumulative_trapezoid 和 Tensor.cumulative_trapezoid
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 trapezoid 算法逻辑，熟悉 cumsum 的逻辑；
    • 熟练掌握 Python，及 Tensor 切片操作。

No.5：为 Paddle 新增 nextafter API

No.6：为 Paddle 新增 ldexp API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：通过将输入中的尾数与从另一个输入中的指数创建的2的整数幂相乘来构造浮点数。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 ldexp API，调用路径为：paddle.ldexp 和 Tensor.ldexp。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 ldexp 函数的算法原理和适用场景；
    • 熟练掌握 Python。

No.7：为 Paddle 新增 Unflatten API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：将输入Tensor的某一个维度，扩展成多个维度。此任务的目标是在 Paddle 框架中，添加以下调用方式：

​ paddle.unflatten 、Tensor.unflatten以及paddle.nn.Unflatten

No.8：为 Paddle 新增 xlogy API

No.9：为 Paddle 新增 pca_lowrank API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：对低秩矩阵、批次低秩矩阵或稀疏矩阵进行线性主成分分析 (PCA)。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 pca_lowrank API，调用路径为：paddle.pca_lowrank 和 paddle.Tensor.pca_lowrank 。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 PCA 原理和适用场景；
    • 熟练掌握 Python、C++。

No.10：为 Paddle 新增 copysign API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：根据两个输入逐元素地计算结果张量，其结果由第一个输入的绝对值大小及第二个输入的符号组成。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 copysign API，调用路径为：paddle.copysign 和 Tensor.copysign。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 copysign 函数的计算原理和适用场景；
    • 熟练掌握 Python。

No.11：为 Paddle 新增 Geometric API

  • 任务难度：基础

    详细描述：新增 paddle.distribution.Geometric，用于 Geometric 分布的概率统计与随机采样，至少包括如下方法：

    • mean计算均值；
    • variance计算方差 ；
    • sample随机采样；
    • rsample 重参数化采样；
    • prob 概率密度；
    • log_prob对数概率密度；
    • entropy 熵计算；
    • kl散度计算(python/paddle/distribution/kl.py)

    上述方法可能无法全部支持，需要设计中说明不支持原因，抛出NotImplementedError异常即可。

    类签名及各个方法签名，请通过调研 Paddle 及业界实现惯例进行决策。要求代码风格及设计思路与已有概率分布保持一致，参考 python/paddle/distribution/beta.py。

    【提交内容】

    【技术要求】

    • 熟悉概率分布基本原理；
    • 熟练掌握Python；
    • 能通过阅读源码，了解Paddle现有概率分布设计与实现原理，并基于已有设计，扩展新的概率分布，参考 python/paddle/distribution。

No.12：为 Paddle 新增 Cauchy API

  • 任务难度：基础

    详细描述：新增 paddle.distribution.Cauchy，用于 Cauchy 分布的概率统计与随机采样，至少包括如下方法：

    • mean计算均值；
    • variance计算方差 ；
    • sample随机采样；
    • rsample 重参数化采样；
    • prob 概率密度；
    • log_prob对数概率密度；
    • entropy 熵计算；
    • kl散度计算 (python/paddle/distribution/kl.py)

    上述方法可能无法全部支持，需要设计中说明不支持原因，抛出NotImplementedError异常即可。

    类签名及各个方法签名，请通过调研 Paddle 及业界实现惯例进行决策。要求代码风格及设计思路与已有概率分布保持一致，参考 python/paddle/distribution/beta.py。

    【提交内容】

    【技术要求】

    • 熟悉概率分布基本原理；
    • 熟练掌握Python；
    • 能通过阅读源码，了解Paddle现有概率分布设计与实现原理，并基于已有设计，扩展新的概率分布，参考 python/paddle/distribution。

No.13：为 Paddle 新增 Bernoulli API

  • 任务难度：基础

    详细描述：新增 paddle.distribution.Bernoulli，用于 Bernoulli 分布的概率统计与随机采样，至少包括如下方法：

    • mean计算均值；
    • variance计算方差 ；
    • sample随机采样；
    • rsample 重参数化采样；
    • prob 概率密度；
    • log_prob对数概率密度；
    • entropy 熵计算；
    • kl散度计算 (python/paddle/distribution/kl.py)

    上述方法可能无法全部支持，需要设计中说明不支持原因，抛出NotImplementedError异常即可。

    类签名及各个方法签名，请通过调研 Paddle 及业界实现惯例进行决策。要求代码风格及设计思路与已有概率分布保持一致，参考 python/paddle/distribution/beta.py。

    【提交内容】

    【技术要求】

    • 熟悉概率分布基本原理；
    • 熟练掌握Python；
    • 能通过阅读源码，了解Paddle现有概率分布设计与实现原理，并基于已有设计，扩展新的概率分布，参考 python/paddle/distribution。

No.14：为 Paddle 新增 polar API

No.15：为 Paddle 新增 GaussianNLLLoss API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：GaussianNLLLoss是指真实标签服从高斯分布的负对数似然损失，神经网络的输出作为高斯分布的均值和方差。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 GaussianNLLLoss API，调用路径为：paddle.nn.GaussianNLLLoss 和 paddle.nn.functional.gaussian_nll_loss
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 GaussianNLLLoss 原理和使用场景；
    • 熟练掌握 Python 以及 Tensor操作；

No.16：为 Paddle 新增 PoissonNLLLoss API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：PoissonNLLLoss是指真实标签服从泊松分布的负对数似然损失，神经网络的输出作为泊松分布的参数λ。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 PoissonNLLLoss API，调用路径为：paddle.nn.PoissonNLLLoss 和 paddle.nn.functional.poisson_nll_loss
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉 PoissonNLLLoss 原理和使用场景；
    • 熟练掌握 Python 以及 Tensor操作；

No.17：为 Paddle 新增 cummax / cummin API

No.18：为 Paddle 新增 matrix_exp API

  • 任务难度：进阶
  • 详细描述：方阵的指数函数，类似 exp 函数（注意与 elementwise 的 exp 函数的区别）。设X为n×n的实数或复数矩阵。X的指数，用eX或exp(X)来表示，是由以下幂级数所给出的n×n矩阵：

image

No.19：为 Paddle 新增 polygamma API

  • 任务难度：进阶
  • 详细描述：对于输入张量，其 digamma 函数的 n 阶导，称为多伽马函数（polygamma）。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 polygamma API，调用路径为：paddle.polygamma 和 paddle.Tensor.polygamma。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉polygamma函数计算原理；
    • 熟练掌握 C++、Python。

No.20：为 Paddle 新增 i0 / i0e API

No.21：为 Paddle 新增 i1/ i1e API

No.22：为 Paddle 新增 lu_solve API

  • 任务难度：进阶

  • 详细描述：使用 LU分解 来求解线性方程组 AX=B，A为方阵，B为矩阵，A和B已知，通过LU分解方阵A来求解X。即 LU, pivots =paddle.linalg.lu(A); X = paddle.linalg.lu_solve(LU, pivots, B) 与 使用 X=paddle.linalg.lu_solve(A, B) 直接求解线性方程组的结果一样。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 lu_solve API，调用路径为：paddle.linalg.lu_solve 和 Tensor.lu_solve

  • 提交内容

  • 技术要求

    • 熟悉矩阵 LU 分解原理，了解当前 paddle.linalg.lu 的逻辑；
    • 熟悉 lapack/cublas 库；
    • 熟练掌握 Python。

No.23：为 Paddle 新增 vander API

No.24：为 Paddle 新增 paddle.sparse.is_nan 稀疏 API

  • 技术标签：深度学习框架，Python，C++，CUDA

  • 任务难度：基础

  • 详细描述：针对 Paddle 的稀疏 Tensor 格式 COO，需要新增 is_nan 的计算逻辑，一共需要新增 1个 kernel 的前向与反向，其中参数 axis 可支持任意维度，注意只需新增 coo 格式的逻辑，csr 格式的已经实现，此次无需实现。

  • 提交内容

  • 技术要求

    • 熟悉稀疏 COO 存储格式，Paddle 的 SparseCooTensor 数据结构；
    • 熟悉稀疏 Tensor 的 is_nan 在 COO 存储格式下的计算逻辑；
    • 熟练掌握 Python、C++、CUDA 代码编写。

No.25：为 Paddle 新增 paddle.sparse.any 稀疏 API

  • 任务难度：基础
  • 详细描述：针对 Paddle 的两种稀疏 Tensor 存储格式 COO 与 CSR，需要新增 any 的计算逻辑，一共需要新增 2个 kernel 的前向与反向，其中 CSR 的 kernel 需支持 2D/3D Tensor，COO 的 kernel 需支持任意维度的 Tensor，动静态图都需要支持。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉稀疏 COO/CSR 存储格式，Paddle 的 SparseCooTensor/SparseCsrTensor 数据结构；
    • 熟悉稀疏 Tensor的 any 计算逻辑；
    • 熟练掌握 Python、C++、CUDA 代码编写。

No.26：为 Paddle 新增 paddle.sparse.nn.Softmax 稀疏 API 的 coo 格式计算逻辑

No.27：为 Paddle 新增 paddle.sparse.concat 稀疏 API

  • 任务难度：进阶
  • 详细描述：针对 Paddle 的两种稀疏 Tensor 格式 COO 与 CSR，都需新增 concat 的计算逻辑，一共需要新增 2个 kernel 的前向与反向，其中 CSR 的 kernel 需支持 2D/3D Tensor，COO 的 kernel 需支持任意维度的 Tensor。动静态图都需要支持。动静态图都需要支持。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉稀疏 COO/CSR 存储格式，Paddle 的 SparseCooTensor/SparseCsrTensor 数据结构；
    • 熟悉稀疏 Tensor的 concat 计算逻辑；
    • 熟练掌握 Python、C++、CUDA 代码编写。

No.28：为 Paddle 新增 paddle.sparse.index_select 稀疏 API

No.29：为 Paddle 新增 paddle.sparse.slice 稀疏 API

No.30：为 Paddle 新增 paddle.sparse.sum 稀疏 API

  • 任务难度：进阶
  • 详细描述：针对 Paddle 的两种稀疏 Tensor 格式 COO 与 CSR，需新增 sum 的计算逻辑，sum为一种指定维度上累加求和操作。一共需要新增 2个 kernel 的前向与反向，其中 coo 格式的 axis 支持任意维度，csr 格式的 axis 可只支持-1，即按行读取。另外当 axis=None 时所有元素相加。动静态图都需要支持。
  • 提交内容
  • 技术要求
    • 熟悉稀疏 COO/CSR 存储格式，Paddle 的 SparseCooTensor/SparseCsrTensor 数据结构；
    • 熟悉稀疏 Tensor 的 sum 计算逻辑；
    • 熟练掌握 Python、C++、CUDA代码编写。

No.31：部分API发生除0、空指针、堆栈溢出等问题的修复

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合入标准

  • 按 API 设计规范 完成 API设计文档；
  • 按 API 验收标准 完成 API功能实现、单测、API文档；
  • 稀疏 API 任务需符合稀疏 OP 的特殊开发规范（如有）：
    • 【yaml规则】：写到同一个yaml api，不要写多个，yaml需支持调度
    • 【kernel名规则】：[计算名] + 异构后缀，例如 matmul_csr_dense、softmax_csr、softmax_coo
    • 【文件名规则】：sparse/xx_kernel.cc，sparse/xx_kernel.cu，以目录区分，文件名与dense保持一致

参考内容

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 和 Discussion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，请关注官网&微信群的通知，及时参与。
@paddle-bot
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paddle-bot bot commented Feb 18, 2023

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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@cloud2009 cloud2009 changed the title 【PaddlePaddle Hackathon 4】 核心框架开源贡献任务合集（2023-02-20公布） 【PaddlePaddle Hackathon 4】 子任务合集1（2023-02-20公布） Feb 18, 2023
@paddle-bot paddle-bot bot added type/others 其他问题 hackathon status/reopen 重新打开 labels Feb 20, 2023
@cloud2009 cloud2009 changed the title 【PaddlePaddle Hackathon 4】 子任务合集1（2023-02-20公布） 【PaddlePaddle Hackathon 4】 核心框架开源贡献 API 开发任务合集 Feb 20, 2023
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@cloud2009 cloud2009 mentioned this issue Feb 20, 2023
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@Ainavo Ainavo mentioned this issue Feb 21, 2023
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@luotao1 luotao1 mentioned this issue Feb 24, 2023
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@ScottWong98 ScottWong98 mentioned this issue Feb 25, 2023
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@kafaichan kafaichan mentioned this issue Feb 25, 2023
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@lisamhy lisamhy mentioned this issue Feb 27, 2023
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@luotao1 luotao1 mentioned this issue Mar 1, 2023
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@thunder95
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请问任务24描述里是softmax， 但是标题是is_nan， 这里任务描述里提交内容貌似不太对 @luotao1

@luotao1
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Contributor

luotao1 commented Mar 3, 2023

请问任务24描述里是softmax， 但是标题是is_nan， 这里任务描述里提交内容貌似不太对

@thunder95 感谢提醒，已经修正

@zrr1999 zrr1999 mentioned this issue Mar 4, 2023
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@ScottWong98 ScottWong98 mentioned this issue May 20, 2023
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@luotao1 luotao1 closed this as completed May 31, 2023
@paddle-bot paddle-bot bot added status/close 已关闭 and removed status/reopen 重新打开 labels May 31, 2023
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