使用控制流( if ... else ..) 转换 onnx to mnn 模型, mnn 模型输入信息异常，推理崩溃

[Garry-sh]

平台版本：X86 linux 平台： MNN-2.8.1

编译： 源码默认选项编译工具， pymnn 也是使用源码编译的方式；

问题： 在python 使用 nn.load_module_form_file 接口推理带有 if 控制流的模型，推理引擎崩溃。 MNN 支持控制流的模型是否正常？

问题分析：

简化 pytorch 前向代码， 但是不是有 if, else 时通过 torch --> onnx --> mnn。 torch, onnx, mnn 的推理都可以出结果。
但是，使用含有 if, else 时，torch ,onnx 推理正常，mnn 崩溃。 使用 GetMNNinfo 的获取二者mnn 模型信息，发现 inputs 有差异。
no-if 的 mnn 模型信息：【xs, right_context, is_last, decode_chunk_size】
had-if的 mnn 模型信息：【xs, right_context, is_last, /Concat_output_0,ecode_chunk_size】
猜测：had-if的 mnn 多出来一个 /Concat_output_0 导致崩溃， 如果猜测正确，请问如果解决该转换问题？

代码：代码为项目中简化的代码，方便测试，故有些冗余的写法，如下：

forward(self, xs:torch:Tensor, decode_chunk_size:torch.Tensor, right_context:torch.Tensor, is_last:torch.Tensor)
--> torch.Tesnsor:
xs1 = xs
right_context = right_context.squeeze(0)
is_last = is_last.squeeze(0)
decode_chunk_size = decode_chunk_size.squeeze(0)
tmp = right_context + is_last
xs2 = xs1[:, :tmp]
xs3 = xs1[:, tmp:]
xs3 = torch.cat([xs2,xs3],dim=1)
if is_last > 0:
ys = xs3[:,:decode_chunk_size]
else:
ys = xs3[:,:decode_chunk_size]
return ys

Onnx 模型：

onnx_model.zip

[Garry-sh]

使用 tesMNNFromOnnx.py 报错core dump. 单步运行MNNConvert -f ONNX ... 测试， 报了 /Concat_output_0 is input but not found.

[jxt1234]

已经复现，定位中

[jxt1234]

已经修正，请等待同步，或用如下 patch 修正
onnx.patch

[Garry-sh]

已经修正，请等待同步，或用如下 patch 修正 onnx.patch

感谢，修改代码后，验证正常了。