[CINN]Fix topk indices no grad problem

[Aurelius84]

原因

out, indices = topk(x)。下游基于输出out得到的是bool类型的mask，以及indices flatten后的int，都是无法计算梯度的，导致在topk_grad调用时发现out_grad为未初始化的Tensor

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torch也会报错，实验脚本如下：

import torch

x = torch.randn([4,10])
x.requires_grad=True
out, index = torch.topk(x, k=1, dim=0)
# y1 = out > 1
y2 = index.flatten()
loss = y2.sum()
loss.backward()

print(x.grad)