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MNN模型resizeSession之后，推理结果出现较大误差

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# 平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台): # Platform(Include target platform as well if cross-compiling): x86 ubuntu22.04 # Github版本: # Github Version: MNN2.8.1 pytorch模型转换为onnx之后（设置了动态输入），转换为mnn进行推理，其中有三个输入，两个输入是固定不变的，一个输入的size每次增加，本模型需要循环推理，第一次推理的输出结果可以与原始模型对应上，第二次resizeSession之后，模型推理的结果不符合预期。代码如下： `int Decoder::deInfer(const std::vector src, const std::vector src_mask, int input_h, std::vector ids,...

Export onnx model from pytorch with dynamic input size, output tensor doesn't match.

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- python 3.10.12 - onnx 1.15.0 - onnxruntime 1.17.1 - torch 2.1.1 ##### I transfer a transformer model from pytorch to onnx, this model necessitates cyclic inference, with the size...