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你好，经反馈，和numpy保持一致。

这个行为和numpy是一样的，应该是内部dtype转换使用了numpy：

行为一致不代表逻辑合理吧。

这里None表示的意义是什么？还是未定义行为？
不同类型在语义为None的情况下如何转换？
Paddle下为None的语义是不是跟Numpy有所区别？

https://github.com/numpy/numpy/blob/c4c0bbd36e597f24c481ffd736527cc48309e481/numpy/core/src/multiarray/descriptor.c#L1472-L1474

if (obj == Py_None) {
        return PyArray_DescrFromType(NPY_DEFAULT_TYPE);
    }

Numpy 的语义是 转换成默认的类型，默认的类型为 float64 。
但是Paddle的默认类型不是 float64 ，如果是支持None为输入的话，应该转换为 paddle.get_default_dtype() 才符合使用逻辑。

https://github.com/numpy/numpy/blob/c4c0bbd36e597f24c481ffd736527cc48309e481/numpy/core/src/multiarray/descriptor.c#L1472-L1474

if (obj == Py_None) {
        return PyArray_DescrFromType(NPY_DEFAULT_TYPE);
    }

Numpy 的语义是 转换成默认的类型，默认的类型为 float64 。 但是Paddle的默认类型不是 float64 ，如果是支持None为输入的话，应该转换为 paddle.get_default_dtype() 才符合使用逻辑。

我感觉选择fp32或者fp64都可以，这个场景应该也用的很少，个人没有倾向。目前是fp64的原因是下面的代码：

if not isinstance(dtype, core.VarDesc.VarType):
            dtype = convert_np_dtype_to_dtype_(dtype)
        return _C_ops.cast(self, dtype)

建议同步给API小组看下哪个比较好。

好的，辛苦同步一下API小组。应该 None这个 case 我们自己兜底一下就好了