[Hackathon 2 No.22 ]Add RFC for task 22 (add API paddle.index_add)

[OccupyMars2025]

对应的实现代码的PR：
PaddlePaddle/Paddle#42475

[paddle-bot-old]

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[paddle-bot-old]

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[iclementine]

我们希望 axis 能支持输入一个整数，或者一个 0D 的整形 Tensor，这样，如果 axis 是其他运算的结果，也能被支持。

add_value 我们希望支持 bool, int, float, complex 之类的 python scalar, 也能支持和 x 数据类型相同的 Tensor (只要它的形状可以 broadcast 到指定出来的形状）。而且当 add_value 是一个 Tensor 的时候，它的梯度也需要能正常回传。达到类似 numpy 切片 += 的效果。

import numpy as np
x = np.random.randn(2, 3)
x[:, [0: 2]] += 10 # ok, python scalalr
x[:, [0, 2]] += np.array(10) # ok, 0d array
x[:, [0, 2]] += np.array([1000, 1000]) # ok （2,) broadcast to (2, 2)

预期能实现这些

import paddle
x = paddle.randn([2, 3])
paddle.index_add(x, 1, [0, 2], 10) # ok add_value accepts python scalar
paddle.index_add(x, 1, [0, 2], paddle.to_tensor(10, dtype=paddle.float32)) # ok add_value accepts 0D Tensor
paddle.index_add(x, 1, paddle.to_tensor([0, 2]), paddle.to_tensor([100.0, 100.0])) # ok, index & add_value accept Tensors, add_value can be broadcast to the slice's shape

（反向的部分未写出示例。）

你可能需要了解一下，如何让一个参数既支持 python scalar, 也能支持 Tensor 以实现灵活的语义。Hint: 在 paddle 的 op 设计中存在 Input 和 Attribute 的区别。你可以参考

paddle/fluid/operators/scale_op.cc 和 paddle/phi/kernels/cpu/scale_kernel.cc 和 paddle/phi/ops/compat/scale_sig.cc 来实现。另外考虑到需要 add_value 也需要梯度回传，你可能需要实现两个 kernel, 然后在 python 接口根据 add_value 是不是一个 Tensor 来调用不同的 kernel.

如果有遇到问题，欢迎咨询。

[iclementine]

给了一些建议，功能设计上有一些不同意见~

[OccupyMars2025]

感谢Paddle专家详细的回复，我尽快修改完后重新提交