【快乐开源】Paddle Tensor 规范化二期 API 支持 0-size Tensor No.13-17：paddle.mean、paddle.sum、paddle.prod、paddle.var、paddle.std

[cangtianhuang]

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Description

• 【快乐开源】Paddle Tensor 规范化二期 #69908

该 PR 主要修改了 paddle.mean 、paddle.sum 、paddle.prod 、paddle.var 、paddle.std 等 reduce 方法的相关代码与内核，使其支持处理 0-size Tensor 。C++ 侧修改了多个前向 kernel，但未修改反向 kernel ；Python 侧在 var 方法处做了一个巧妙的小修改。

期望的值：("mean", float("nan")), ("prod", 1), ("std", float("nan")), ("sum", 0), ("var", float("nan")),

具体修改如下：

1. paddle.mean

修改了 phi 库的 C++ 前向 kernel，包括 cpu、kps、onednn、xpu 等多设备。为了增强算子 kernel 的复用，修改集中在了底层的 MeanRawKernel 处。

在paddle\phi\kernels\cpu\reduce_mean_kernel.cc 、paddle\phi\kernels\kps\reduce_kernel.cu 、paddle\phi\kernels\onednn\reduce_mean_kernel.cc 、paddle\phi\kernels\xpu\reduce_mean_kernel.cc 中，增加了对 0-size Tensor 的处理逻辑。由于输出形状已经由 SumRawInferMeta 正确推断并保存在 DenseTensor* out 中，因此无需增加额外推断逻辑，直接调用 FullKernel，填充 NaN 值并返回。

此外 ，onednn 的 FullKernel （位于 paddle\phi\kernels\onednn\full_kernel.cc）原先不支持 phi::dtype::bfloat16 类型，为其增添了注册类型。

2. paddle.sum

同 paddle.mean 修改思路一致，修改了 phi 库的 C++ 前向 kernel，修改集中在 SumRawKernel 处。

在 paddle\phi\kernels\cpu\reduce_sum_kernel.cc 、paddle\phi\kernels\kps\reduce_kernel.cu 、paddle\phi\kernels\onednn\reduce_sum_kernel.cc 、paddle\phi\kernels\xpu\reduce_sum_kernel.cc 中，增加了对 0-size Tensor 的处理逻辑，直接调用 FullKernel，填充 0 值并返回。

在 #70379 中为 SumRawKernel 添加了较多的 0-size Tensor 推断逻辑，我认为这是不必要的并删去了冗余部分。

3. paddle.prod

同 paddle.mean 修改思路一致，修改了 phi 库的 C++ 前向 kernel，修改集中在 ProdKernel 处。

在 paddle\phi\kernels\cpu\prod_kernel.cc 、paddle\phi\kernels\kps\reduce_kernel.cu 、paddle\phi\kernels\xpu\prod_kernel.cc 中（onednn 中没有 ProdKernel ），增加了对 0-size Tensor 的处理逻辑，直接调用 FullKernel，填充 1 值并返回。

4. paddle.var

在 C++ 侧， paddle.var 不存在单独的多设备算子，而是由 VarianceKernel 执行并调用 Mean 、Subtract 、Multiply 、 MeanKernel 执行。因此直接在 paddle\phi\kernels\reduce_variance_kernel.cc 处增加了对 0-size Tensor 的处理逻辑，调用 FullKernel 填充 NaN 值并返回。

在 Python 侧，在 python\paddle\tensor\stat.py 中为了确保动静图一致，且保持性能不下降，对无偏时 n > one_const 处做了一个巧妙的修改，使得当 n<=1 时 n 值不变（ unbiased = True 时，n=1 无法无偏，n=0 则 out/0 得到期望的 NaN 值； unbiased = False 时，n=0 out/0 也得到期望的 NaN 值），确保形状与数值永远满足期望。

5. paddle.std

在 Python 侧，paddle.std 调用 paddle.var 并开方，对于 0-size Tensor NaN 开方后仍旧为 NaN ，因此代码不变。

经测试， paddle.mean 、paddle.sum 、paddle.prod 、paddle.var 、paddle.std 通过了 “0-size tensorAPI 支持 0-size Tensor No.13-17” 的测试。且在 [], [0,], [0, 3], [2, 0, 4] 等多个 0-size Tensor 形状中表现与预期一致。

单测：

自己编写的测试：

[paddle-bot]

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[cangtianhuang]

python侧的修改降低了api性能……