[Task]: yaml流程算子scalar输入自动支持scalar tensor

### 需求描述： 接入yaml流程算子，scalar输入（int, float, number）需要默认支持0维tensor输入。tuple[int]/list[int]输入支持int和0维tensor混合tuple/list。 相比默认转换，显式转换（type_cast: tensor）支持多维单元素tensor转换为scalar输入。（接口评审会议结论） ### 方案设计： 在算子生成代码中判断算子输入是否符合默认转换要求，即目标类型为标量或tuple[int]/list[int]，且未设置其他arg handler。如果符合则添加默认转换arg_handler函数对输入做转换 - _scalar_tensor_to_int（dtype: int） - _scalar_tensor_to_float (dtype: float) - _scalar_tensor_to_scalar (dtype: number) - _normalize_int_sequence (dtype: tuple[int]/list[int]) arg_handler函数添加在mindspore/python/mindspore/ops/_utils/arg_handler.py和mindspore/ccsrc/pynative/forward/pyboost/arg_handler_py.cc中。 arg_handler实现主要包括输入类型校验（如scalar tensor应为0维单元素tensor）和调用tensor_to_scalar算子对输入进行cast。 对于部分不适用默认转换的算子，如div算子有对应的divs算子专门处理scalar输入，此时div算子输入不应支持标量默认转换，yaml配置新增**disable_tensor_to_scalar**选项来禁用默认转换。