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| name | about | labels |
|---|---|---|
| Bug Report | Use this template for reporting a bug | kind/bug |
使用Lite master代码执行端侧CPU推理，Arithmetic算子Resize()未复位scalar_opt导致连续推理精度异常。
Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境:Please delete the backend not involved / 请删除不涉及的后端:
/device ascend/GPU/CPU/kirin/等其他芯片
Software Environment / 软件环境 (Mandatory / 必填):
-- MindSpore version (e.g., 1.7.0.Bxxx) :
-- Python version (e.g., Python 3.7.5) :
-- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04):
-- GCC/Compiler version (if compiled from source):
Excute Mode / 执行模式 (Mandatory / 必填)(PyNative/Graph):
Please delete the mode not involved / 请删除不涉及的模式:
/mode pynative
/mode graph
复现环境：x86 ubuntu服务器。
复现步骤：
1、设置Arithmetic SubFusion(dtype为int32)的两个输入shape均为[1]，执行Resize()和Run()，第一轮推理结果正确；
2、在此基础上，继续使用前面的Model对象，设置SubFusion的输入shape均为[10]，执行Resize()和Run()，第二轮推理结果精度异常。
预期结果：两次推理结果均正确。
Please assign maintainer to check this issue.
请为此issue分配处理人。
@zhuguodong
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Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核，请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签，打上标签的PR可直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例，如果你提交的是data组件代码，你可以这样评论：
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码，可以这样写：
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型，例如是bugfix或者是特性需求：
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你，你已经学会了使用命令来打标签，接下来就在下面的评论里打上标签吧！
问题根因：
1、Arithmetic算子内部使用了状态标志位scalar_opt_：为true时使用标量输入的优化计算函数ElementOptSubInt()，为false时使用一般的逐元素计算函数ElementSub()。
2、在Resize()阶段，一旦把scalar_opt_标志位设置为true后，后续Resize()并没有复位此标志位，无论输入是否为标量，都调的是ElementOptSubInt()，导致计算精度异常。
修复方案：
在Resize()中先复位scalar_opt_为false，再根据当前输入shape来更新。
开发自验：
修改后第2次推理精度正常。
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