[PTAL]Gridsample op support

[LRY89757]

Many Bugs remain. But I will try to finish it as soon as possible. : )

[codecov-commenter]

Codecov Report

Attention: Patch coverage is 96.47059% with 9 lines in your changes missing coverage. Please review.

Project coverage is 91.66%. Comparing base (5b28c17) to head (3990c33).
Report is 573 commits behind head on master.

Files with missing lines	Patch %	Lines
src/layer/gridsample.cpp	96.47%	9 Missing ⚠️

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff             @@
##           master    #4288      +/-   ##
==========================================
- Coverage   91.70%   91.66%   -0.04%     
==========================================
  Files         783      784       +1     
  Lines      184366   185051     +685     
==========================================
+ Hits       169070   169632     +562     
- Misses      15296    15419     +123     

☔ View full report in Codecov by Sentry.
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[lgtm-com]

This pull request introduces 1 alert when merging b28e6f9 into c33cbc9 - view on LGTM.com

new alerts:

• 1 for Empty branch of conditional

[LRY89757]

通过了几乎所有组合正确性测试，除了这一个：bicubic+reflection，这个精度只有在1e-1的时候可以过，其他的都能在1e-4的情况下通过：

(0, 0, 0, 0):  tensor(0.0808) tensor(0.0809)
(0, 0, 0, 1):  tensor(0.4152) tensor(0.4463)
(0, 0, 0, 2):  tensor(0.3586) tensor(0.3593)
(0, 0, 0, 3):  tensor(0.5852) tensor(0.6012)
(0, 0, 0, 4):  tensor(0.3457) tensor(0.3605)
(0, 0, 0, 5):  tensor(0.0900) tensor(0.1026)
(0, 0, 0, 6):  tensor(0.3670) tensor(0.3727)
(0, 0, 0, 7):  tensor(-0.0226) tensor(-0.0166)

[lgtm-com]

This pull request introduces 1 alert when merging 9c77f2e into c33cbc9 - view on LGTM.com

new alerts:

• 1 for Empty branch of conditional

[LRY89757]

通过了几乎所有组合正确性测试，除了这一个：bicubic+reflection，这个精度只有在1e-1的时候可以过，其他的都能在1e-4的情况下通过：

(0, 0, 0, 0):  tensor(0.0808) tensor(0.0809)
(0, 0, 0, 1):  tensor(0.4152) tensor(0.4463)
(0, 0, 0, 2):  tensor(0.3586) tensor(0.3593)
(0, 0, 0, 3):  tensor(0.5852) tensor(0.6012)
(0, 0, 0, 4):  tensor(0.3457) tensor(0.3605)
(0, 0, 0, 5):  tensor(0.0900) tensor(0.1026)
(0, 0, 0, 6):  tensor(0.3670) tensor(0.3727)
(0, 0, 0, 7):  tensor(-0.0226) tensor(-0.0166)

实在搞不明白为什么，这个gridsample有三个参数resize_type，padding_mode，align_corner，目前只有resize_type=bicubic, padding_mode=reflection的情况过不去，但是其他的reflection的情况都能过，其他的bicubic的情况都能过，说明调用的两个接口是没有问题的，但是这两个合到一块儿也不是计算逻辑的错误，就单单是精度有问题过不去，真是奇怪？

源码之前是我瞎改的，只能过去某几个情况，现在都改成完全参考pytorch的cpp实现，只剩这个test不过去了。

[LRY89757]

• 目前成功支持4d,5d以及各种情况下的gridsample, 5d情况下在自动生成的test_ncnn.py基础上手动更改加squeeze可以通过。
• 只有当4d tensor(N,C,H,W), 且resize_type=bicubic, padding_mode=reflection的情况下卡了精度（1e-1）无法和torch对齐
• 另外关于pnnx 5d input2的pnnx转化需要解决，目前pnnx的test_ncnn.py生成逻辑有点问题，目前不是很明白 “把F grid sample第二个input也设batchindex” 怎么做
  @nihui

[LRY89757]

• 目前成功支持4d,5d以及各种情况下的gridsample, 5d情况下在自动生成的test_ncnn.py基础上手动更改加squeeze可以通过。
• 只有当4d tensor(N,C,H,W), 且resize_type=bicubic, padding_mode=reflection的情况下卡了精度（1e-1）无法和torch对齐
• 另外关于pnnx 5d input2的pnnx转化需要解决，目前pnnx的test_ncnn.py生成逻辑有点问题，目前不是很明白 “把F grid sample第二个input也设batchindex” 怎么做
  @nihui

感谢指导，问题已解决，同时一个很惊喜的发现是原来爆精度的两个情况有一个也不爆精度了，目前唯一的缺点就是当griddims=4d resize_type=bicubic, padding_mode=reflection align_corners=False下精度有一些小问题，
测试精度为1e-4，现在精度为1e-3.5🤣

[nihui]

we could have linear_interp1d like cubic_interp1d to get rid of many inboud checking

[LRY89757]

事实证明，nearest还是需要进行in_bound检测的，否则的话过不去test_gridsample :(

[nihui]

Thanks for your contribution !