Checklist

[x] 1. 我已经搜索过相关问题，但没有得到预期的帮助.

[x] 2. 最新版本中该错误尚未修复.

[x] 3. 请注意，如果您提交的Bug描述缺少相应的环境信息和最小可复现的demo，我们将很难复现和解决该问题，从而降低收到反馈的可能性，甚至该问题将被关闭.

🐞 问题详细描述

动态分档场景下调用model.resize后调用model.get_outputs接口获取的tensor shape错误，并且模型在推理后调用model.getoutputs接口无法从其中的tensor获取到推理结果，纯动态场景下直接使用get_outptus接口获取到的tensor用于推理时推理结果错误，使用如下代码测试：

import numpy as np

model = mslite.Model()
context = mslite.Context()
context.target = ["ascend"]

model.build_from_file("model.mindir",mslite.ModelType.MINDIR,context)
model.resize(model.get_inputs(),[[3,17],[3,17]])
inputs = model.get_inputs()
input_shapes = [inp.shape for inp in inputs]
print(input_shapes)
outputs = model.get_outputs()
output_shapes = [out.shape for out in outputs]
print(output_shapes)
assert output_shapes==[[3,17]]

错误的输出为[[3,17],[3,17]],[[6,20],[6,20]]且assert断言失败
正确的输出为[[3,17],[3,17]],[[3,17],[3,17]]且断言成功

详细的环境信息描述

昇腾后端

其他辅助信息

版本信息

2.9.0

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