Fix grad_outputs placement in Paddle output grad generation

[bigwhite37]

本 pr 意图修复的问题如下：

python engine.py --paddle_only=True --api_config='paddle.Tensor.__getitem__(Tensor([2],"int64"), Tensor([2],"bool"), )'
# xpu:有时pass，有时报错。报错如下
# W1214 11:52:23.806428 1370665 xpu_context.cc:187] Please NOTE: xpu device: 0
W1214 11:52:23.816443 1370665 backward.cc:685] While running Node (MaskedSelectGradNode) raises an EnforceNotMet exception
[paddle error] paddle.Tensor.__getitem__(Tensor([2],"int64"), Tensor([2],"bool"), )
(External) masked_select_grad XDNN Error <1>, XDNN_INVALID_PARAM  (at /framework/Paddle/paddle/phi/kernels/xpu/masked_select_grad_kernel.cc:50)

根因是 PaddleAPITest 在做 paddle.grad(...) 时生成的 grad_outputs 没指定 device/place，默认落到 CPU；对 XPU 的 slice_grad(complex64) 来说，这会触发一条隐式的 CPU→XPU 转换路径，最终把 out_grad 变成了一个只有 meta、
没有实际内存的 Tensor(holder_ == null)，于是 SliceGradNode 里一旦访问 out_grad.data() 就报 Tensor holds no memory；GPU 上这条隐式拷贝路径是 OK 的所以能过。

[paddle-bot]

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