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Support assignment to a Variable in dynamic mode. note: not deal with backward.

功能支持：动态图 VarBase slice 赋值，inplace操作。

• key支持：整数、python slice、省略号[...]
• value支持：int, float, numpy.ndarray, Paddle Tensor
• 其他：默认支持 expand

paddle.disable_static()
tensor_x = paddle.to_tensor(np.ones((2, 3)).astype(np.float32)) # [[1,1,1], [1,1,1]]
tensor_x[0] = 0    # tensor_x : [[0, 0, 0], [1 ,1, 1]]
tensor_x[0:1] = 0 # tensor_x : [[0, 0, 0], [1 ,1, 1]]
tensor_x[...] = 0   # tensor_x : [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]

tensor_x[0] = np.array([3,3,3]) # tensor_x : [[3, 3, 3], [0, 0, 0]]
tensor_x[1] = paddle.ones([3]) # tensor_x : [[3, 3, 3], [1,1,1]]

附说明：本PR方案未使用op，考虑后续inplace操作可能无反向，以及该方案目前性能最优，使用下列方案2。

1. 若仅在python端开发该功能，虽能支持以上功能，但性能最差
2. 将方案1迁移到C++端（不调用op），性能最优。较方案1 性能提升了40%-50%
3. 考虑到反向方案还未完全确定，前向也实现了c++端调用op的方案做对比（代码可见commit），但性能上不如方案2，且功能支持不全：不支持 key是省略号、左值赋值expand的情况。

TODO:

• 增加前向文档说明
• 这个只是暂时方案，后面会添加c++ op支持，因此我这里允许这个PR通过，但是后续最好修改，否则转成program后没了这个语句
• 反向inplace检测