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

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -62,6 +62,7 @@ tensor数学操作
     " :ref:`paddle.floor_divide <cn_api_tensor_floor_divide>` ", "逐元素整除算子，输入 x 与输入 y 逐元素整除，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中"
     " :ref:`paddle.greater_equal <cn_api_tensor_cn_greater_equal>` ", "逐元素地返回 x>=y 的逻辑值"
     " :ref:`paddle.greater_than <cn_api_tensor_cn_greater_than>` ", "逐元素地返回 x>y 的逻辑值"
+    " :ref:`paddle.heaviside <cn_api_tensor_heaviside>` ", "逐元素地对 x 计算由 y 中的对应元素决定的赫维赛德阶跃函数"
     " :ref:`paddle.increment <cn_api_tensor_increment>` ", "在控制流程中用来让 x 的数值增加 value"
     " :ref:`paddle.kron <cn_api_paddle_tensor_kron>` ", "计算两个张量的克罗内克积"
     " :ref:`paddle.less_equal <cn_api_tensor_cn_less_equal>` ", "逐元素地返回 x<=y 的逻辑值"

docs/api/paddle/Tensor_cn.rst

@@ -639,9 +639,12 @@ cpu()
     .. code-block:: python
 
         import paddle
-        x = paddle.to_tensor(1.0, place=paddle.CUDAPlace(0))
-        print(x.place)    # CUDAPlace(0)
-
+
+        if paddle.device.cuda.device_count() > 0:
+            x = paddle.to_tensor(1.0, place=paddle.CUDAPlace(0))
+            print(x.place)    # CUDAPlace(0)
+
+        x = paddle.to_tensor(1.0)
         y = x.cpu()
         print(y.place)    # CPUPlace
 
@@ -674,11 +677,12 @@ cuda(device_id=None, blocking=False)
         x = paddle.to_tensor(1.0, place=paddle.CPUPlace())
         print(x.place)        # CPUPlace
 
-        y = x.cuda()
-        print(y.place)        # CUDAPlace(0)
+        if paddle.device.cuda.device_count() > 0:
+            y = x.cuda()
+            print(y.place)        # CUDAPlace(0)
 
-        y = x.cuda(1)
-        print(y.place)        # CUDAPlace(1)
+            y = x.cuda(1)
+            print(y.place)        # CUDAPlace(1)
 
 cumsum(axis=None, dtype=None, name=None)
 :::::::::
@@ -1144,6 +1148,14 @@ greater_than(y, name=None)
 
 请参考 :ref:`cn_api_tensor_cn_greater_than`
 
+heaviside(y, name=None)
+:::::::::
+
+返回：计算后的Tensor
+
+返回类型：Tensor
+
+请参考 :ref:`cn_api_paddle_tensor_heaviside`
 
 histogram(bins=100, min=0, max=0)
 :::::::::
@@ -1632,11 +1644,13 @@ pin_memory(y, name=None)
     .. code-block:: python
 
         import paddle
-        x = paddle.to_tensor(1.0, place=paddle.CUDAPlace(0))
-        print(x.place)      # CUDAPlace(0)
+
+        if paddle.device.cuda.device_count() > 0:
+            x = paddle.to_tensor(1.0, place=paddle.CUDAPlace(0))
+            print(x.place)      # CUDAPlace(0)
 
-        y = x.pin_memory()
-        print(y.place)      # CUDAPinnedPlace
+            y = x.pin_memory()
+            print(y.place)      # CUDAPinnedPlace
 
 pow(y, name=None)
 :::::::::

docs/api/paddle/heaviside_cn.rst

@@ -0,0 +1,37 @@
+.. _cn_api_paddle_tensor_heaviside:
+
+heaviside
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.heaviside(x, y, name=None)
+
+
+逐元素地对 Tensor `x` 计算由 Tensor `y` 中的对应元素决定的赫维赛德阶跃函数，其计算公式为
+
+.. math::
+   \mathrm{heaviside}(x, y)=
+      \left\{
+            \begin{array}{lcl}
+            0,& &\text{if } \ x < 0, \\
+            y,& &\text{if } \ x = 0, \\
+            1,& &\text{if } \ x > 0.
+            \end{array}
+      \right.
+
+.. note::
+   ``paddle.heaviside`` 遵守广播机制，如您想了解更多，请参见 :ref:`cn_user_guide_broadcasting`。
+
+参数
+:::::::::
+   - **x** （Tensor）- 赫维赛德阶跃函数的输入 Tensor。数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。
+   - **y** （Tensor）- 决定了一个赫维赛德阶跃函数的 Tensor。数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。
+   - **name** （str，可选）- 操作的名称（可选，默认值为 None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+:::::::::
+   `Tensor`，存储运算后的结果。如果 `x` 和 `y` 有不同的形状且是可以广播的，那么返回 Tensor 的形状是 `x` 和 `y` 经过广播后的形状。如果 `x` 和 `y` 有相同的形状，那么返回 Tensor 的形状与 `x` 和 `y` 相同。
+
+
+代码示例
+::::::::::
+COPY-FROM: paddle.heaviside:heaviside-example