一、问题描述 （必填）

conversion/circular_pad_grad/tests/assets/golden.py 中 aclnn 通路 golden 存在以下缺陷：

1. 不支持 torch.Tensor 输入：aclnn 通路 CPU host 侧对 torch 原生 dtype（float32/float16）以 torch.Tensor 传入 golden，非原生 dtype（bfloat16）以 numpy 视图传入；但 golden 仅按 numpy.ndarray 处理，导致以 torch.Tensor 传入时 golden 计算失败。
2. bfloat16 识别不准确：_aclnn_circular_pad_grad_golden 用 origin_dtype == "bfloat16" 精确匹配 dtype 名，对 torch dtype 字符串变体（含 "bfloat16" 子串的其他形式）不生效。
3. 非法输入导致流程中断：expected_error 用例（如 padding 非法）下 golden 数学必然失败，直接抛出 GOLDEN_FAILURE 中断流程，无法让算子侧校验产生拒收证据。

二、环境信息 （可选）

• 昇腾硬件型号：Ascend 950PR&950DT 系列、Atlas A3/A2 系列
• CANN版本：社区版（ops-math 仓库）
• 操作系统：Linux

三、重现步骤 （可选）

1. 以 torch.Tensor 作为 gradOutput/self 输入调用 AclnnCircularPad2dBackwardSpec.golden / AclnnCircularPad3dBackwardSpec.golden。
2. 构造 bfloat16 输入观察 dtype 分支是否命中。
3. 构造非法 padding 输入触发 expected_error 用例，观察 golden 是否直接 GOLDEN_FAILURE。

四、预期结果 （可选）

• torch.Tensor 输入与 numpy 输入均能正常计算 golden。
• bfloat16 通过子串匹配正确识别并走降精度通路。
• 非法输入（expected_error 用例）降级为与输出容器同 shape/dtype 的零参考，继续进入算子侧校验，由算子拒收产生证据。

💡 备注（选填）

关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-math/pull/6873