Add Op UnitTest For Mul

[enkilee]

描述

From #1378

为mul类型算子增加新的测试用例

序号	算子名	单测文件
49	mul	test_mul_op.py

算子类型

• ElementWise：输入张量索引和输出张量索引之间存在一对一的对应关系
• Broadcast：输入张量索引和输出张量索引之间存在一对多的对应关系
• Injective：单射算子，可以将一个输出 axis 映射到一个输入 axis
• Reduction：输入张量索引和输出张量索引之间存在多对一的对应关系
• OutFusible：复杂算子，仍然可以将一对一的算子融合到其输出中。
• kNonFusible：无法融合的算子

OpMapper

• 该算子是否 OpMapper? 如果是，请贴出在 Paddle 中对应的 OpMaker 代码路径。（给出 Github 链接更好）

Test Cases Checklist

张量维度

• 1D 张量
• 2D 张量
• 3D 张量
• 4D 张量

special shape

挑选 2D/3D/4D 张量中的一个，测试下面的特殊情况。

• 其中一个维度为 1
• 其中一个维度小于 1024
• 其中一个维度大于 1024
• 向量的所有维度都是 1

张量数据类型

• int32
• int64
• float16
• float32
• float64

广播

• 这个算子是否支持广播？
• 广播的测试样例

算子属性

算子属性的测试用例。

• 属性：属性类型-可取值
  • op_type
  • axis
  • keepdim
• 使用 OpTestHelper 测试上述属性的笛卡尔积组合

备注

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!

[FisherWY]

CINN目前已升级至C++17（PR1526），CI的Docker镜像也已同步更新，可以merge一下develop分支，防止出现CI失败的问题（cudnn.so未找到的问题）

git fetch origin
git merge origin/develop

[enkilee]

收到，已merge

[thisjiang]

不是x[:x_num_col_dim]而应该是x.shape呀

另外如果reduce不能规约一维list可以自己写一个，比如可以：

def accumulate(arr, start, end):
  res = 1
  for i in range(start, end):
    res = res * arr[i]
  return res

这儿

x_weight = accumulate(x.shape, 0, x_num_col_dim)
x_height = accumulate(x.shape, x_num_col_dim, len(x.shape))

[enkilee]

在aistudio用1.8测到的mul结果和aistudio2.4中一致，但ci这边错

[luotao1]

该算子由 @FisherWY 接手