APITest 测试修复：🐛 修复 non-contiguous getitem 数值检查误报

[cangtianhuang]

🧭 背景

• PaddleAPITest 在构造 non-contiguous tensor 时，会通过 as_strided 模拟真实 shape/stride 布局，用于覆盖 strided tensor 场景
• 当外部开启 FLAGS_check_nan_inf=true 后，会在 paddle.Tensor.__getitem__ 的 slice 检查阶段报 NaN

🔎 问题定位

• 复现 case 中输入 shape 为 [2, 1048576, 2048]，strides 为 [2147485696, 2048, 1]
• 单个 batch 的连续大小是 1048576 * 2048 = 2147483648，而第 0 维 stride 是 2147485696，两个 batch 之间存在 2048 个元素的 storage gap
• 测试侧旧逻辑使用 paddle.empty 分配底层 storage，再通过 strided view 写入逻辑 tensor 数据；该写入只覆盖逻辑 view 对应的位置，不会初始化 storage gap
• 当 slice 输出触发 FLAGS_check_nan_inf 检查时，检查逻辑可能连续扫描到 gap 区域，若 gap 中残留 NaN，就会出现 num_nan=2048 的误报

🔧 主要变更

1. 修复 Paddle strided tensor 构造的 gap 残留 NaN

• 在 non-contiguous Paddle tensor 构造阶段复用 _strided_storage_size() 计算底层 storage 大小
• 统一使用 paddle.zeros 初始化整个底层 storage，不再根据 FLAGS_check_nan_inf 区分初始化方式
• 避免后续 getitem/slice 数值检查扫描到底层 gap 中的未初始化 NaN

2. 保持 Torch 行为不变

• Torch strided tensor 构造逻辑保持不变

📁 改动文件

tester/
└── api_config/
    └── config_analyzer.py  # 调整 non-contiguous Paddle tensor 底层 storage 初始化策略

✅ 验证

测试验证：shape=[2, 1048576, 2048]、strides=[2147485696, 2048, 1]、x[:, 1:, :] 在开启 FLAGS_check_nan_inf=true 后 slice 成功，输出 shape 为 [2, 1048575, 2048]