[PIR][Dy2St] Set TensorArray dtype after first write if its type is undefined

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def tensor_array_dtype():
    l = []
    for i in range(paddle.to_tensor(3)):
        l.append(i)
    return l[0]

对于上述情况，动转静下会对 l 创建一个 float32 的 TensorArray，但后续会往里面添加 int64 的数据，这里我们有两种可以处理的方式：

• 将数据 cast 成 array 的 int64
• 因为类型不匹配而报错

之前是直接报错的，后来加上了 cast，这两种其实都有问题，前者会导致大量存量代码需要修改，后者会导致后续取出的元素永远是 float32

由于这里原来是动态图代码，用户没有显式标注类型，因此从最开始而言其类型就应该是 Array<Unknown>，在发现后续有 append(i64) 时应该自动推导为 Array<i64>，这是符合编译器的类型推导原则的

从 Paddle 的框架或者说 PIR 的角度，使用了 UndefinedDataType 来表示最开始尚未确定类型，对应 phi 下的 DataType::UNDEFINED，我们会为动转静转换的元素 dtype 设置为 undefined，而在后面 append 时候触发的 ArrayWriteInferMeta 设置成第一个元素的 dtype

由于动转静只有捕获 append 等相关操作才会转为 TensorArray，因此创建的 UndefinedDataType 的 array 一定会在组网期间确定类型，组网完成后不会再有 UndefinedDataType 的 TensorArray

Pcard-67164

[paddle-bot]

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[winter-wang]

是不是可以直接叫UndefinedType, 赶紧"Data"有点冗余，个人觉得在不存在歧义的情况下，名字越短越好。

[winter-wang]

Great work!

[changeyoung98]

LGTM

[zhangbo9674]

LGTM