【Hackathon No.11】add RFC for index_fill

rfcs/APIs/20220429_api_design_for_index_fill.md

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+# paddle.Tensor.index_fill 设计文档
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+|API名称 | paddle.Tensor.index_fill                         | 
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+|---|------------------------------------------|
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+|提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | thunder95                                | 
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+|提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | 2022-04-29                               | 
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+|版本号 | V1.0                                     | 
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+|依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | develop                                  | 
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+|文件名 | 20220429_api_design_for_index_fill.md<br> | 
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+# 一、概述
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+
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+## 1、相关背景
+
+为了提升飞桨API丰富度，支持科学计算领域API，Paddle需要实现API`paddle.index_fill功能需求。
+
+## 2、功能目标
+
+增加API`paddle.index_fill`, `paddle.index_fill_`，`tensor.index_fill`，`tensor.index_fill_`, 通过按index中给定的顺序, 在指定轴上用固定值填充输入的张量。
+
+## 3、意义
+
+飞桨支持index_fill算子进一步满足用户需求。
+
+
+
+# 二、飞桨现状
+
+目前paddle缺少相关功能实现, 且用其他API来组合实现也较为困难， 因为axis可以是任意轴而且index也不一定连续，`paddle.index_select`和`paddle.slice`也无法直接达到目的。
+
+简单场景下计算逻辑如下：
+
+
+
+
+
+```Python
+
+import paddle
+
+import numpy as np
+
+np.random.seed(102)
+
+
+
+np_data = np.random.rand(4, 3)
+
+pd_tensor = paddle.to_tensor(np_data)
+
+np_res = np_data.copy()
+
+fill_val = 9.0
+
+index = [0, 2]
+
+np_res[index, :] = 9.0
+
+for i in range(pd_tensor.shape[1]):
+
+    if i in index:
+
+        pd_tensor[i, ...] = fill_val
+
+
+
+print(np.allclose(np_res, pd_tensor.numpy()))
+
+```
+
+
+
+# 三、业内方案调研
+
+## Numpy 
+
+### 实现方法
+
+Numpy没有对该功能有特定的API进行支持，但是Numpy有非常完善的切片操作和广播机制，可以很好的实现。示例如下：
+
+
+
+```Python
+
+import numpy as np
+
+axis = 0
+
+index = [0, 2]
+
+data = np.random.rand(4, 3)
+
+print(data[[0, 2],:])
+
+```
+
+
+
+## TensorFlow
+
+tensorflow目前也没有特定的API支持类似功能，
+
+但在tensorflow里也可以通过tf.exprimental.numpy直接调用numpy函数
+
+
+
+## Pytorch
+
+Pytorch中有API`Tensor.index_fill_(dim, index, value)`和`Tensor.index_fill(dim, index, value)`， 
+
+其中dim是选取index所在的轴， value是待填充的值, index_fill_是对原输入张量的修改。
+
+index_fill_对应的out of palce 
+
+
+
+在pytorch中，[文档地址](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.index_fill_.html#torch.Tensor.index_fill_), 介绍为：
+
+```
+
+Fills the elements of the self tensor with value value by selecting the indices in the order given in index.
+
+```
+
+在底层分别通过c++和cuda和函数实现上
+
+
+
+### 实现方法
+
+
+
+cuda核函数实现的主要位置：
+
+```c++
+
+void index_fill_kernel_impl(
+
+  TensorIterator& iter,
+
+  int64_t dim,
+
+  int64_t self_dim_size,
+
+  int64_t self_dim_stride,
+
+  scalar_t fill_val)；
+
+}
+
+```
+
+cpu核函数主要基于loop方式实现，
+
+```c++
+
+void index_fill_kernel(
+
+  TensorIterator& iter,
+
+  int64_t dim,
+
+  int64_t self_dim_size,
+
+  int64_t self_dim_stride,
+
+  const Scalar& source)；
+
+}
+
+```
+
+
+
+# 四、对比分析
+
+- Numpy基于切片操作和广播机制功能上更灵活更自由。
+
+- Pytorch支只支持一个axis，不仅支持cpu还支持gpu。
+
+
+
+# 五、方案设计
+
+## 命名与参数设计
+
+新增API设计为:
+
+`paddle.index_fill(x, axis, index, fill_value)`
+
+`paddle.index_fill_(x, axis, index, fill_value)`
+
+`Tensor.index_fill(axis, index, fill_value)`
+
+`Tensor.index_fill_(axis, index, fill_value)`
+
+
+
+index_fill_支持inplace方式修改输入张量。
+
+axis是index索引选择的轴, 只支持int参数类型。
+
+index在指定轴上含索引下标的1-D Tensor。
+
+fill_value是待填充的数据，参数类型支持int,float以及仅包含1个元素的Tensor。
+
+
+
+## 底层OP设计
+
+参考飞桨现有算子，分别实现cpu和cuda的算子kernel。
+
+
+
+## API实现方案
+
+在 python/paddle/tensor/manipulation.py 中增加index_fill以及index_fill_函数，分别通过_C_ops调用底层算子
+
+计算正确的stride之后，参考index_select算子进行逻辑修改
+
+在指定轴上指定索引的元素梯度为0.0，其他未被选中的元素梯度是1.0
+
+
+## 代码实现文件路径
+
+
+
+CPU中正向和反向计算： paddle/phi/kernels/cpu/index_fill_kernel.cc paddle/phi/kernels/cpu/index_fill_grad_kernel.cc
+
+GPU中正向和反向计算： paddle/phi/kernels/gpu/index_fill_kernel.cu paddle/phi/kernels/gpu/index_fill_grad_kernel.cu
+
+
+
+```c++
+
+template <typename T, typename Context>
+
+void IndexFillKernelKernel(const Context& dev_ctx,
+
+                 const DenseTensor& x,
+
+                 DenseTensor* out);
+
+
+
+```
+
+
+
+算子注册路径：
+
+paddle/fluid/operators/index_fill_op.cc
+
+
+
+函数API实现路径: python/paddle/tensor/manipulation.py
+
+单元测试路径： python/paddle/fluid/tests/unittests/test_index_fill_op.py
+
+
+
+# 六、测试和验收的考量
+
+测试考虑的case如下：
+
+
+
+- 和numpy结果的数值的一致性, `paddle.index_fill`和numpy切片操作结果是否一致；
+
+- 参数`axis`校验参数类型int，判断axis合法，并进行边界检查；
+
+- 校验参数`index`的正确性，索引边界检查，输出结果的正确性；
+
+- 校验参数fill_value的正确性， 是否是支持的数据类型
+
+- 测试在进行反向梯度计算时结果的正确性；
+
+- 错误检查：输入`x`不是Tensor时,能否正确抛出错误；
+
+
+
+# 七、可行性分析及规划排期
+
+
+
+方案实施难度可控，工期上可以满足在当前版本周期内开发完成。
+
+
+
+# 八、影响面
+
+为独立新增API，对其他模块没有影响
+
+
+
+# 名词解释
+
+无
+
+# 附件及参考资料
+
+无
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