APITest 测试基建：修复非连续 Tensor 生成错误

[cangtianhuang]

概述

本 PR 重构了 Paddle 和 PyTorch 非连续步长张量（non-contiguous strided tensor）的创建逻辑，确保两个框架使用相同的共享逻辑数据源，而非各自随机生成数据。

主要改进

1. 共享逻辑数据源
   移除旧逻辑中各自独立随机生成数据的方式，双方框架现在通过 get_numpy_tensor() 获取相同的逻辑数据

2. 简化存储大小计算
   提取 _strided_storage_size() 为独立方法，避免代码重复，便于维护

3. 优化数据类型处理
   对 float8_e5m2 / float8_e4m3fn 等特殊类型，使用中间类型（float16）进行数据填充，填充后再转换为目标类型，保证数据精度

4. 改进内存分配方式

   • 从 paddle.to_tensor() 随机数据改为 paddle.empty() + 数据赋值
   • 从 torch.randn() 改为 torch.empty() + copy_() 赋值