onnx是支持dynamic input shape/dynamic axes的，但是MindSpore Lite不支持。

converter转换后，dynamic input shape/dynamic axes都变成-1，然后加载失败。

[mindspore/lite/src/runtime/scheduler.cc:928] InferSubGraphShape# InferShape failed, name: /model/decoder/Squeeze, type: Squeeze
[mindspore/lite/src/runtime/scheduler.cc:281] SchedulePreProcess# op infer shape failed.
[mindspore/lite/src/runtime/lite_session.cc:574] CompileGraph# Schedule kernels failed: -500
[mindspore/lite/src/runtime/lite_session.cc:1762] LoadModelAndCompileByBuf# Compile model failed
[mindspore/lite/src/runtime/c_api/model_c.cc:77] Build# Load and compile failed
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converter转换的时候带--inputShape=转换出固定shape的模型，可以正常加载，但是当尝试Resize的时候，又报错了。所以是不支持

[mindspore/lite/src/runtime/sub_graph_kernel.cc:121] ReSize# InferShape failed, type: Reshape
[mindspore/lite/src/runtime/lite_session.cc:1148] ReSizeKernels# ReSize node CpuFP32SubGraph0_0 failed
[mindspore/lite/src/runtime/sub_graph_kernel.cc:121] ReSize# InferShape failed, type: Reshape
[mindspore/lite/src/runtime/lite_session.cc:1148] ReSizeKernels# ReSize node CpuFP32SubGraph0_0 failed
[mindspore/lite/src/runtime/lite_session.cc:1249] Resize# restore kernel size fail!ret: -1
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模型使用的是optimum转换出来的whisper tiny的decoder的onnx model。

以下是复现问题的模型，测试条件是使用了OpenHarmony的MindSpore Lite相关API，不过应该正常MindSpore Lite也是能复现的。

****************************************************解答*****************************************************

可以使用lite对应的最新版本试下