接口功能：将tensor中的每个元素根据dim这个维度，重复Tensor repeats中对应位置的相应次数。
示例：假设input tensor是 [[a, b], [c, d], [e, f]]。repeats为([1, 2, 3]), dim为0。 那么最后生成的tensor为 ([[a, b], [c, d], [c, d], [e, f], [e, f], [e, f]])。 在dim 0维度，对应的a、b会重复1次，对应的c、d会重复2次，对应的e、f会重复3次。
假设input tensor是 ([[a, b], [c, d], [e, f]])。repeats为([2]), dim为0。 那么最后生成的tensor为 [ [a, b], [a, b], [c, d], [c, d], [e, f], [e, f]]。 在dim 0维度，对应的a、b会重复2次，对应的c、d会重复2次，对应的e、f会重复2次。 注意：该场景等效于 repeats为(2)。
每个算子分为，必须先调用“aclnnRepeatInterleaveWithDimGetWorkspaceSize”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“aclnnRepeatInterleaveWithDim”接口执行计算。
[object Object]
[object Object]
- 确定性计算：
- aclnnRepeatInterleaveWithDim默认确定性实现。
- 输入shape限制：repeats只能为0D/1D tensor。如果为1D tensor，那么repeats的size必须为1或self的dim维度的size。
- 输入值域限制：repeats tensor中的值必须为自然数。
- 其他限制：outputSize的值必须符合以下计算结果：当repeats中只有一个元素时，outputSize = self的dim维度的size * repeats的值；当repeats中有多个值时，outputSize = repeats的值之和。
[object Object]