【BIT】square Tensor.square support 0-size

[mzj104]

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square Tensor.square支持0-Size。

修改历程介绍如下：

这个api本身就已经支持0-size，故在kernal中加入了拦截，在op中添加了单测

前向修复：
a. 在Paddle代码中检索def isclose，发现isclose的核心实现调用的是_C_ops的square
b. 以_C_ops的square在paddle/phi/ops/yaml中检索，发现square的InferMeta函数使用到：
UnchangedInferMeta
c. 在代码中检索UnchangedInferMeta，并检查其dims(shape)的推导是否正确（是正确的）

void UnchangedInferMeta(const MetaTensor& x, MetaTensor* out) {
  out->share_meta(x);
}

d. 在paddle/phi/kernels中检索square，找全所有square的实现Kernel。发现共有1个涉及square的文件，为：

Paddle/paddle/phi/kernels/selected_rows/activation_kernel.cc

加入以下代码，实现0-size情况的拦截

  if (x.value().numel() == 0) {
    dev_ctx.template Alloc<T>(out->mutable_value());
    return;
  }

添加单测：

在/test_activation_op.py中添加0 size tensor输入的单测:

paddle.square(Tensor([0, 1, 1],"float32"), )

class TestSquare_ZeroSize(TestSquare):
    def init_shape(self):
        self.shape = [0, 1, 1]  # 0-size tensor

[paddle-bot]

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[wanghuancoder]

DEFINE_CPU_ACTIVATION_KERNEL 对应的 ActivationImpl
DEFINE_GPU_ACTIVATION_KERNEL 对应的 ActivationGPUImpl
DEFINE_XPU_ACTIVATION_KERNEL 对应的 ActivationXPUImpl
paddle/phi/kernels/cpu/activation_grad_kernel.cc 几个宏对应的 ActivationGradImpl
以及对应GPU的 ActivationGradGPUImp，XPU的ActivationGradXPUImpl都应该修改。

修改后，相应的activation API应该同时加单测，同时复测。

[wanghuancoder]

当把常规的activation修改后，这里应该就不用修改了。因为下面调用了常规的activation Kernel。

[paddle-ci-bot]

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