[WIP] All test errors

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全部添加 @test_with_pir_api

[zrr1999]

类型支持情况不统一

部分静态图的类型检查有滞后（或支持情况不一致），跟实际 PIR 支持的类型不一致。
比如上面的例子，PIR中是支持int32的，所以并不会报错。

部分静态图支持的类型 PIR 不支持，例如上面的softmax。

解决方案

限制部分代码只在非PIR情况下测试，比如改成

with program_guard(Program(), Program()):
            ...
            if not in_pir_mode():
                self.assertRaises(TypeError, paddle.mean, input2)
            ...

[zrr1999]

不存在适用 PIR 的用例

比如上面的test_errors，除了 动态图的部分就是 PIR 已经支持的，所以添加是没有用的。

[zrr1999]

段错误 dropout、full_like

[zrr1999]

类型不支持，可通过注册类型修复

例如test_lookup_table_v2_op.py

[0x45f]

#### 类型支持情况不统一 部分静态图的类型检查有滞后（或支持情况不一致），跟实际 PIR 支持的类型不一致。 比如上面的例子，PIR中是支持int32的，所以并不会报错。

部分静态图支持的类型 PIR 不支持，例如上面的softmax。

解决方案

限制部分代码只在非PIR情况下测试，比如改成

with program_guard(Program(), Program()):
            ...
            if not in_pir_mode():
                self.assertRaises(TypeError, paddle.mean, input2)
            ...

• 对于mean：这个case我的理解是mean kernel是支持int32类型的，但是因为老静态图python的检查滞后所以检查的时候会报错。这里正确的做法是在老静态图python端dtype检查中加上int32类型，然后把这个测试case给删掉。因为kernel是支持int32类型的，这里的测试case是不合理的~
• 对于softmax：cpu softmax kernel没有注册float16类型，但是gpu softmax kernel注册了float16类型，对于softmax测试case争取的修改方式是判断一下是否paddle.is_compiled_with_cuda() ，参考test/legacy_test/test_activation_op.py中TestSinhOpError的处理方式~

NOTE：怎么看kernel是否注册了某个dtype，以softmax为例。在paddle/phi/kernels/cpu/softmax_kernel.cc 和 paddle/phi/kernels/gpu/softmax_kernel.cu 分别有cpu和gpu注册的dtype类型~

[0x45f]

#### 不存在适用 PIR 的用例 比如上面的test_errors，除了 动态图的部分就是 PIR 已经支持的，所以添加是没有用的。

对于mean的处理上面已经回复过~

[0x45f]

类型不支持，可通过注册类型修复

例如test_lookup_table_v2_op.py

• 这里不建议给kernel新增注册类型，这里的处理方法应该和上面提到的softmax类似，可以看下uniform cpu和gpu注册的dtype~

[0x45f]

段错误 dropout、full_like

• 段错误的我来看下吧，这样看不出具体是什么问题~

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