modify to complex template types in reduce_sum OP

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本PR将reduce_sum Op 的复数类型从complex64/128 替换为 complex<float/double> 模板类型。

由于模板类型中 从complex 转换为 实数类型 是explicit的，且原 IdentityFunctor 中不会改变数据类型，因此在编译过程中会遇到paddle::platform::complex<float> to float ， paddle::platform::complex<float> to int64 等类似的类型转换失败的报错内容。

(注： 由于原来的complex64 和complex128 类型 可以隐式地转为实数类型，因此即使 IdentityFunctor 中不会修改数据类型，编译仍可通过，但这种隐式转换会在不注意的时候导致虚部数据丢失)

报错的地方如下

framework::VisitDataTypeSmall(
     static_cast<framework::proto::VarType::Type>(out_dtype),
     TensorReduceFunctor<T, cub::Sum, IdentityFunctor<T>>(
        *input, output, reduce_dims, static_cast<double>(0.0), cub::Sum(),
        IdentityFunctor<T>(), stream));

为了解决这个问题，本PR需要在IdentityFunctor中显示地指定数据类型转换， 主要修改了如下2个地方。

1. IdentityFunctor 的模板参数个数从1个增加为2个，从而可以显示地支持不同数据类型间的转换。
   修改前：

template <typename T>
struct IdentityFunctor {
    HOSTDEVICE inline T operator()(const T& x) const { return x; }
};

修改后：

template <typename Tx, typename Ty = Tx>
struct IdentityFunctor {
   HOSTDEVICE inline Ty operator()(const Tx& x) const {
    return static_cast<Ty>(x);
  }
};

2. IdentityFunctor 的特化和实例化 延后至 TensorReduceFunctor中的 apply()函数中，因为一直到apply中 IdentityFunctor 所需要的2个模板类型参数才能确定。
   修改前：

  void apply() const {
    const Ty& init_cast = static_cast<Ty>(init);
    TensorReduce<Tx, Ty, ReduceOp, TransformOp>(
        x, y, origin_reduce_dims, init_cast, reducer, transformer, stream);
  }

修改后：

  void apply() const {
    const Ty& init_cast = static_cast<Ty>(init);
    TensorReduce<Tx, Ty, ReduceOp, TransformOp<Tx, Ty>>(
        x, y, origin_reduce_dims, init_cast, reducer, TransformOp<Tx, Ty>(),
        stream);
  }

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