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将 FullWithTensor 的输入 shape 修改为可变 attribute，以使其可以包含 ParseValueShape 以从输入 shape 解析出来 Full

with paddle.pir_utils.IrGuard():
    x = paddle.static.data("x", shape=[], dtype='int32')
    out = paddle.zeros(shape=[101, x])
    print(out.shape) # 应为 [101, -1]，但是实际为 [-1, -1]

我们目前只有对 IntArray 才会在 InferMeta 时生成 ParseValueShape，才会从 [101, Value()] 这种 case 中正确解析出 shape，但 FullWithTensor 的输入 shape 是 Tensor，也就没有这个解析操作，InferMeta 后 shape 就变成了 [-1, -1]，但实际上 [101, -1] 才是合理的

而 Full 的 shape 是完全静态化的，不支持可变 attribute，因此这种情况是不能转成 Full 的，而将 FullWithTensor 将 shape 变成可变 attribute 后，只是功能的扩展，是兼容之前的情况的，只是输入顺序修改了下，value 需要在 shape 之前

cc @HydrogenSulfate

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