[Accuracy diff No.74、75] Fix accuracy diff for paddle.unique_consecutive API

[ccsuzzh]

修复精度问题

paddle.unique_consecutive

修改历程：
根据ci_ce_cpu和ci_ce_gpu下的error log，发现导致accuracy error报错的原因是因为返回的inverse shape与torch不一致，在PaddleAPITest中重写paddle.unique_consecutive的转换rule进行修复，并且建议增加三个case：

paddle.unique_consecutive(x=Tensor([4, 1],"float64"), return_inverse=True, dtype="int32", )
paddle.unique_consecutive(x=Tensor([4, 1],"float64"), return_counts=True, dtype="int32", )
paddle.unique_consecutive(x=Tensor([4, 1],"float64"), return_inverse=True, return_counts=True, dtype="int32", )

测试结果

• 【开源任务】Paddle CPU/GPU Kernel 精度问题推全 PaddlePaddle/Paddle#72667

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!

[cangtianhuang]

所以确定是：paddle api 与 torch api 设计上行为不一致，而不是 paddle api 精度有误 ？

请 @ccsuzzh 同学谨慎判断，前者才需要在 PaddleAPITest 处进行行为对齐，后者则需要在 PaddlePaddle 主库中修复~

[ccsuzzh]

所以确定是：paddle api 与 torch api 设计上行为不一致，而不是 paddle api 精度有误 ？

请 @ccsuzzh 同学谨慎判断，前者才需要在 PaddleAPITest 处进行行为对齐，后者则需要在 PaddlePaddle 主库中修复~

根据report路径下ci_ce_cpu和ci_ce_gpu下的error log和本地测试复现，return_inverse的值是正确的只是shape与torch对不上

[cangtianhuang]

LGTM

[wanghuancoder]

LGTM