✨ 任务背景

现有的深度学习框架主要是基于对实数函数的优化设计的，在主流的深度学习应用场景中，网络的输入变量，中间变量，输出变量都是实数，与此相关的基础设施，比如数组，优化器等组件也都是适用于实数类型。

但随着深度学习应用的扩展，也出现对复数支持的需求，比如图像，语音等领域的傅里叶变换，量子物理领域，其理论体系都是基于复数建立的。虽然并非不能用实数表示复数运算，但稍显繁琐，深度学习框架有原生的复数支持，可以使建模更接近其理论。

从更广义的视角来看, 深度学习框架提供更好的复数支持，也是更好地支持复数神经网络研究的基础。

现邀请大家一起参与paddle的复数支持。

主要修改点

需要实现对应op的 前向以及反向复数计算逻辑(部分op没有反向)，并在对应op单测中添加复数的单测

• 在op对应的前向以及反向kernel增加复数运算逻辑，且注册相应的complex64, complex128数据类型。 复数反向计算可参考 complex_autograd
• 在对应op的单测中增加复数类型
• 在对应api的类型校验中增加复数

具体修改可参考pr:

• 【Complex op】add complex support for sin, cos, tan, tanh #55380

注意：

• API修改时，请注意同时修改 API中文文档(位于doc repo中)、API英文文档（数据类型额外可支持复数）。
• 实现反向时，需将反向计算公式注释在对应实现逻辑。
• PR请先通过CI检查后再发起review，避免增加不必要的review成本。
• 如何计算复数梯度 & 详细推导证明：https://github.com/PaddlePaddle/community/tree/master/pfcc/paddle-code-reading/complex_autograd

任务列表

序号	算子	认领人/状态/PR号
1	addmm
2	all_row, all_reduce
3	Det(determinant)	@GreatV #62184
4	bmm	@GreatV @YibinLiu666 #64603
5	slogdet(slogdeterminant)
6	Norm
7	Log/log10/log2/log1p	@zbt78 #62448
8	Rsqrt	@zbt78 #63720 @Aoraki-Dream
9	renorm
10	sqrt	@piood @Aoraki-Dream #68149 #68303
11	std
12	pow	@zbt78 #62959
13	tanhshrink	@zbt78 #63722
14	mm	@yyBlone
15	atan2
16	Dist
17	Floor	@KDZZZZZZ
18	logsoftmax
19	logcumsumexp
20	logsumexp	@struim
21	cholesky_solve
22	cholesky
23	lstsq
24	matrix_power
25	Cross	@zbt78 #63207
26	Inv	@zbt78 #63229
27	Svd
28	Solvetriangular_solve
29	Ceil
30	p_norm
31	Qr
32	Lu
33	abs_coo/abs_csr(sparse)	@bapijun #62237 #6645
34	addmm_coo_dense(sparse)	@bapijun #63179
35	addmm_csr_dense(sparse)
36	asin_coo/asin_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68258 #68326 #6883
37	asinh_coo/asinh_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68257 #68326 #6883
38	atan_coo/atan_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68259 #68326 #6883
39	atanh_coo/atanh_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68261 #6883
40	divide_coo_coo/divide_csr_csr(sparse)
41	expm1_coo/expm1_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68262 #68326 #6883
42	log1p_coo/log1p_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68248 #68326 #6883
43	matmul_csr_dense(sparse)
44	multiply_coo_coo/multiply_csr_csr(sparse)
45	pow_coo/pow_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68264 #68263
46	sin_coo/sin_csr(sparse)	@bapijun #62663
47	sinh_coo/sinh_csr(sparse)	@bapijun #62678 @Aoraki-Dream #67976 #6862
48	sqrt_coo/sqrt_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68264
49	square_coo/square_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68265 #68326 #6883
50	tan_coo/tan_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #67848 #67885 #68326 #6855
51	tanh_coo/tanh_csr(sparse)	@Aoraki-Dream #68260 #68326 #6883
52	Expand
53	expand_as_v2
54	put_along_axis
55	take_along_axis

认领方式

请大家以 comment 的形式认领任务，如：

【报名】：1、3、12-13

多个任务之间需要使用中文顿号分隔，报名多个连续任务可用横线表示，如 2-5

PR 提交格式

• 在 PR 的标题中以 【complex op No.】 开头，注明任务编号
• PR描述中需要附上本issue
• 评论里或者 review request @zbt78 (recommend) @GGBond8488 研发会进行审核

看板信息

统计信息

排名不分先后 @zbt78 (3) @bapijun (2) @Aoraki-Dream (10)