[哈工大] tf.image.resize_bilinear/resize_image算子在AiCore上执行速度慢

## Environment
-- ascend 910
-- Apulis
-- Python 3.7.5
-- GCC 7.5.0
-- Tensorflow 1.15

## Related Discussion
https://gitee.com/ascend/modelzoo/issues/I29LVC

## Description
我们迁移Siammask模型到npu时发现训练速度极慢，经分析定位到是由resize_bilinear算子引发的瓶颈。
我们对resize_bilinear算子进行了 单算子的性能测试，分别跑在AiCore和CPU上，发现其速度相差巨大
| Key           | Value              |
|---------------|--------------------|
| Input_shape   | [10000, 63, 63, 1] |
| Input_dtype   | float16            |
| newlist       | [127,127]          |
| AiCore用时      | 35s                |
| CPU用时         | 2s                 |

## Code

主要执行代码如下，统计的时间就是执行该函数所需的时间。

```
def tvm_run(params,newlist,align_corners, session_config):
    input = tf.placeholder(params.dtype, shape=params.shape)

s = tf.image.resize_bilinear(input, newlist,align_corners)

with tf.Session(config=session_config) as sess:
        result = sess.run(s, feed_dict={input: params})

return result
```
完整代码：[该链接有效期一周](https://dbnet.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/logs/resize_image_obs.zip?AccessKeyId=NMZTI8AEEE9WMDLZ4ABS&Expires=1609576030&Signature=/WczaInctZEAHyKLNs9KarovI4g%3D)

## Host Log
下载地址：[该链接有效期一周](https://dbnet.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/logs/run_1226.log?AccessKeyId=NMZTI8AEEE9WMDLZ4ABS&Expires=1609574289&Signature=AjJaW63JGv5BQCVrnQbRJkMXy5A%3D)
- 通过第2398行判断，代码应该是跑在了AiCore上
- 通过第2633行-2969行能看到两边执行所需的时间

## Discussion
我们在代码中使用的是tf.image.resize_image算子，各位老师推荐我们使用tf.image.resize_bilinear；但根据源代码，二者底层调用的都是 gen_image_ops.resize_bilinear,且从运行速度上看，而这并未有太多的差异
|        | [tf.image.resize_image](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.4.0/tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py#L1446-L1448) | [tf.image.resize_bilinear](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.4.0/tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py#L4437-L4447https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.4.0/tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py#L4437-L4447) |
|--------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| AiCore | 33.90s                                                                                                                            | 34.06s                                                                                                                                                                                                                                       |
| CPU    | 2.122s                                                                                                                            | 2.149s                                                                                                                                                                                                                                       |

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