将输入tensor转换为指定的dtype类型。
每个算子分为，必须先调用“aclnnCastGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnCast”接口执行计算。
[object Object]
[object Object]
参数说明：
[object Object]- [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：不支持BFLOAT16、INT4。
- [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：不支持COMPLEX32、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2、INT4。
返回值：
第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：
[object Object]
确定性计算：
- aclnnCast默认确定性实现。
针对数据类型从浮点数转换为整型的场景： 输入数据中存在nan，则将nan转换为0。
针对输入数据类型为BOOL、COMPLEX32、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2的场景： 不支持输入为非连续。
[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：
- 针对数据类型从int32转换为int8的场景： 只能保证输入数据在(-2048, 1920)范围内精度无误差。
- 针对数据类型从float64/complex64/complex128转换为uint8的场景： 只能保证输入数据为非负数精度无误差。
[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：
针对数据类型从float32转换为int64和float32转换为uint8的场景： 只能保证输入数据在(-2147483648, 2147483583)范围内精度无误差。
针对数据类型从int64转换为float32的场景： 只能保证输入数据在(-2147483648, 2147483647)范围内精度无误差。
Atlas 350 加速卡：
- 针对输出类型为INT4的场景：不支持输入Shape的尾轴为奇数、不支持输入为非连续。
- 针对输入、输出类型，涉及COMPLEX32、FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2、HIFLOAT8、FLOAT8_E5M2、FLOAT8_E4M3FN、INT4的，只支持如下表格中的转换路径：
[object Object]undefined
[object Object]