【Hackathon 9th No.16、19】Fix accuracy for index_put

[ooooo-create]

重新整理了一下 _handle_indices_arg 的逻辑

由于涉及广播机制，生成不重复的索引比较复杂，当前尽量保证张量内不重复，所以还是选择迁移失败的测试到 random_calculation.txt

• 张量内不重复：在一个单独的索引张量内部，元素值不重复。
• 坐标组合不重复：当所有的索引张量经过广播并组合后，形成最终的坐标元组 (i, j, k, ...) 时，这些坐标元组不重复。

在 torch 2.8.0 版本中 paddle.index_put(Tensor([110, 42, 56, 56],"float64"), tuple(Tensor([16, 16],"int64"),Tensor([16, 16],"int64"),Tensor([1, 16],"int64"),), Tensor([56],"float64"), True, ) 是一个 torch 的 bug，所以先放进 torch_error

No.9 的 copysign 一直没有复现出来，是指要修复 output dtype 类型不同吗？但是别的 output dtype 类型不同的算子也不在列表里

No.19 的 put_along_axis 可能被 #365 修复了，但是我当时的分析 #218 是 Paddle assign 的时候应该不会随机，所以我还是选择提了一个 paddle pr PaddlePaddle/Paddle#74854 ，经过验证，遗留的测试通过了

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!

[cangtianhuang]

copysign 可复现配置如下，麻烦同学再看看～

paddle.copysign(Tensor([12, 20, 2],"int8"), Tensor([12, 20, 2],"int8"), )

其他修改没有问题，LGTM

[cangtianhuang]

同学可以修改一下题目，暂时把 copysign 去掉😉

[ooooo-create]

同学可以修改一下题目，暂时把 copysign 去掉😉

已修改～

[ooooo-create]

同学可以修改一下题目，暂时把 copysign 去掉😉

paddle.copysign(Tensor([12, 20, 2],"int8"), Tensor([12, 20, 2],"int8"), )
这个我测试了一下，有点随机，应该是属于 dtype 的问题
paddle 是和输入类型一致，所以是 int8，x: -128, y = 1，这个时候是 128 导致溢出为 -128
好像当时设计的就遇到 torch int 类型问题，最后选了保持输入类型：PaddlePaddle/community#793 (comment)
torch 是整数会提升到 float32，结果是 128
这个需要去 Paddle 仓库修吗，还是在 PaddleAPITest 处理一下呀~

[cangtianhuang]

同学可以修改一下题目，暂时把 copysign 去掉😉

paddle.copysign(Tensor([12, 20, 2],"int8"), Tensor([12, 20, 2],"int8"), ) 这个我测试了一下，有点随机，应该是属于 dtype 的问题 paddle 是和输入类型一致，所以是 int8，x: -128, y = 1，这个时候是 128 导致溢出为 -128 好像当时设计的就遇到 torch int 类型问题，最后选了保持输入类型：PaddlePaddle/community#793 (comment) torch 是整数会提升到 float32，结果是 128 这个需要去 Paddle 仓库修吗，还是在 PaddleAPITest 处理一下呀~

emmm，我记得这是个遗留问题了，暂时没有解决，参考：#480

可以先把配置放入 tester/api_config/torch_error_skip.txt 中，视作两者行为有差异，不当成错误报出🫡

[ooooo-create]

可以先把配置放入 tester/api_config/torch_error_skip.txt 中，视作两者行为有差异，不当成错误报出🫡

好的，提交了 #536 进行修改