| fix: 修复Session GC对default allocator所有权管理缺陷；Python Tensor.to_host 去 padding
Co-authored-by: du-hua1024<duhua2@huawei.com>
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fix: 修复Session GC对default allocator所有权管理缺陷；Python Tensor.to_host 去 padding
Created-by: du-hua1024
Commit-by: du-hua1024
Merged-by: cann-robot
Description: # Pull Request
## 描述
1、修复 Python Session 析构（GC）时 default allocator 清理的所有权管理问题。
run_graph_with_stream_async() 在某个 stream 未注册 external allocator 时，会自动注册 Python default allocator。旧逻辑仅在当前 session 的 _default_allocator_streams 中记录 stream，析构时按 stream 直接 unregister，无法判断当前 stream 上的 allocator 是否仍然是该 session 当初自动注册的 default allocator，可能误删后续由其他 session 注册的 allocator。
### 需要覆盖的关键场景
1. **同一 session 覆盖**
session1 自动注册 default_A 后，又通过 register_external_allocator() 注册 custom allocator。析构时不能再按 default 清理该 stream。
2. **跨 session custom 覆盖**
session1 自动注册 default_A，随后 session2 注册 custom_B。session1 析构时不能 unregister custom_B。
3. **跨 session default 重新归属**
session1 注册 default_A → session2 注册 custom_B → session3 再次触发自动注册 default_C。此时 session1 析构时不能因为当前 stream 仍是 default allocator 就误删 session3 的 default_C。
4. **Python wrapper 外部改动兜底**
如果 C++ 侧或其他 wrapper 路径绕过 Python 状态表修改了 stream allocator，析构前还需要通过 C wrapper 查询当前 allocator 是否仍为 Python default allocator，避免仅依赖 Python 侧记录。
5. **并发窗口**
HasDefaultAllocator -> unregister 属于 check-then-act 操作。Python wrapper 内通过同一把锁串行化 default 注册、custom 注册、显式注销和析构清理，避免判断后被其他 Python session 插入注册操作。
### 设计方案
- 引入 _stream_to_default_allocator_owner：维护 stream -> weakref(session)，记录当前 stream 的 Python default allocator 归属 session。
- register_external_allocator() 成功后清理当前 stream 的 default owner 记录，表示该 stream 已被 custom allocator 覆盖。
- _ensure_default_allocator() 成功注册 default allocator 后，记录当前 session 为该 stream 的 default owner。
- Session.__del__() 提取 _unregister_default_allocators()，析构时仅在以下条件同时满足时才 unregister：
- 当前 session 仍是该 stream 的 default owner；
- C++ 当前 allocator 仍是 Python default allocator。
- 新增 _default_allocator_lock，保护 Python wrapper 内 allocator 注册/注销和 owner 状态更新。
- 新增 GeApiWrapper_HasDefaultAllocator C wrapper API，通过 PyCallbackAllocator::is_default_allocator 区分 Python default allocator 和 Python custom allocator。
- register / unregister 相关路径仅在 C 侧返回成功（ret == 0）后同步更新 Python 侧状态。
2、Python Tensor.to_host 去 padding
### 背景
Python 异步执行接口使用 default allocator 创建输出 Tensor 时，runtime 侧 device buffer 可能按 allocator 规则进行对齐，Tensor::GetSize() 表示实际 storage size，可能大于 shape 对应的逻辑数据大小。例如 [2, 3] 的 FP32 输出逻辑上只有 6 个元素，但 storage size 对齐后可能被 Python 侧按 16 个元素解析，导致 Length of list 16 does not match shape 6。
之前由于 TensorValueUtils::ConvertTensorValue是按 shape大小取的值，所以问题没有暴露出来，当前TensorValueUtils::ConvertTensorValue修改为按 Tensor data size 算元素数，所以后面 Tensor._unflatten 就发现shape和data个数对不上了。
### 修改方案
- GeApiWrapper_Tensor_ToHost 不再把 device tensor 的 storage size 直接作为 host data size。
- 通过 tensor desc 的 shape、format 和 dtype 调用 TensorUtils::CalcTensorMemSize 计算 host 可见的逻辑数据大小，只拷贝有效数据。
- Tensor::GetSize() 仅作为 device storage 上限校验：当 storage size 小于逻辑大小时返回失败，避免越界拷贝。
- logical size 为 0 时清空 host data 并设置 placement 为 host；只有 logical size 大于 0 时才检查 device pointer 并执行 D2H 拷贝。
### 附带清理
本 PR 还保留了 examples/offline_compile_run/cpp 中两处魔数清理：
- kArgIndexAfterCommand
- kInferOutputFloatsPerLine
该清理不影响核心 bug 修复逻辑，属于同 PR 附带的代码规范改进。
## 变更类型
- [x] 🐛 Bug 修复
- [ ] ✨ 新功能
- [ ] 💄 代码风格更新（格式化，局部变量）
- [ ] ♻️ 重构（既不修复错误也不增加功能的代码变动）
- [ ] 📦 构建过程或辅助工具的变动
- [ ] 📝 文档内容更新
## 关联的Issue
## 如何测试
新增/更新 Python session allocator 相关单元测试，覆盖：
1. custom allocator 覆盖 default allocator 后，Python default owner 状态被清理；
2. 析构时只清理当前 session 仍持有的 default allocator；
3. 当前 stream owner 已变更为其他 session 时，旧 session 析构不 unregister；
4. C++/wrapper 绕过 Python owner 状态导致当前 allocator 不再是 default 时，析构不 unregister；
5. C 侧 unregister 失败时，不提前清理 Python 侧状态。
已执行基础检查：
```bash
python3 -m py_compile api/python/ge/ge/session/session.py tests/ge/ut/ge/graph/pyge_tests/session_test.py
git diff --check
```
## 核对清单
- [x] 我的代码遵循了项目的代码风格
- [x] 我已对代码进行了自测
- [x] 我已更新了相关的文档
- [x] 我在标题中使用了合适的类型标签（如：feat:, fix:）
- [x] 我已经详细阅读了贡献指南（CONTRIBUTING.md），并遵守了其中的所有规定，包括但不限于commit message的格式、无效commit的合并等
## 其他信息
See merge request: cann/ge!2297 | 1 个月前 |
