怎么训练出不带reshape2算子的general_PPLCNetV2_base模型？

[lemon3853]

训练步骤：

1. 使用配置文件进行训练ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml

2. 导出推理模型 python tools/export_model.py

3. 使用Paddle-Lite的opt工具统计模型算子信息发现带有arm架构不支持的reshape2算子

4. 使用Paddle-Lite的opt工具统计shitu_android_demo自带模型算子信息 https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/lite/ppshituv2_lite_models_v1.0.tar

5. PaddleClas版本以及PaddlePaddle版本：PaddlePaddle release/2.5.2 PaddleClas develop

6. 涉及的其他产品使用的版本号：Paddle-Lite develop

7. 训练环境信息： a. 具体操作系统，Linux b. Python版本号，如Python3.8 c. CUDA/cuDNN版本， 如CUDA11.7

8. 完整的代码(相比于repo中代码，有改动的地方)、详细的错误信息及相关log