从官网nightly build安装的版本
碰到一个错误:

a = np.arange(0, 9).reshape(1, 9)
b = np.arange(1, 10).reshape(1, 9)
a[0] = b # 结果正常

a = paddle.to_tensor(a)
b = paddle.to_tensor(b)
a[0] = b  #错误

分析问题过程中发现paddle不区分0和[0]的shape，而numpy和torch区分：
numpy:

>>>np.array(0).shape
()
>>>np.array([0]).shape
(1,)

torch结果同上:

>>>torch.tensor(0).shape
torch.Size([])
>>>torch.tensor([0]).shape
torch.Size([1])

但是paddle结果如下：

>>>paddle.to_tensor(0).shape
[1]
>>>paddle.to_tensor([0]).shape
[1]

这样就会产生上面的问题，numpy下可以执行下面的代码，

a = np.arange(9).reshape(3,3)
b = np.arange(6).reshape(2,3)
c = np.arange(3).reshape(1,3)
idx1 = [1,2]
idx2 = [0]
a[idx1] = b
a[idx2] = c

但是paddle下执行a[idx2]就会报错了， 因为a[idx1] 和 a[idx2]返回的shape大小不一致，感觉很不易用。