在使用pip安装的paddlepaddle（包括2.3.2，2.4.2，2.5.2），均在运行静态图的infer过程中hang住，其中2.3.2还会出现segmentFault后退出
import paddle
import numpy as np
paddle.enable_static()
startup_prog = paddle.static.default_startup_program()
main_prog = paddle.static.default_main_program()
with paddle.static.program_guard(main_prog, startup_prog):
image = paddle.static.data(name="img", shape=[64, 784])
w = paddle.create_parameter(shape=[784, 200], dtype='float32')
b = paddle.create_parameter(shape=[200], dtype='float32')
hidden_w = paddle.matmul(x=image, y=w)
hidden_b = paddle.add(hidden_w, b)
exe = paddle.static.Executor(paddle.CPUPlace())
exe.run(startup_prog)
print('model saved')
path_prefix = "./infer_model"
paddle.static.save_inference_model(path_prefix, [image], [hidden_b], exe)
# [inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = (
# paddle.static.load_inference_model(path_prefix, exe))
# tensor_img = np.array(np.random.random((64, 784)), dtype=np.float32)
# results = exe.run(inference_program,
# feed={feed_target_names[0]: tensor_img},
# fetch_list=fetch_targets)
import paddle.inference as paddle_infer
config = paddle_infer.Config(path_prefix + '.pdmodel', path_prefix + '.pdiparams')
predictor = paddle_infer.create_predictor(config)
# 获取输入的名称
input_names = predictor.get_input_names()
input_handle = predictor.get_input_handle(input_names[0])
# 设置输入
fake_input = np.random.randn(64, 784).astype("float32")
input_handle.copy_from_cpu(fake_input)
predictor.run()
output_names = predictor.get_output_names()
output_handle = predictor.get_output_handle(output_names[0])
output_data = output_handle.copy_to_cpu() # numpy.ndarray类型
print('model tested')
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使用设备为macbook pro M2 ，系统版本14.4.1
在使用pip安装的paddlepaddle（包括2.3.2，2.4.2，2.5.2），均在运行静态图的infer过程中hang住，其中2.3.2还会出现segmentFault后退出
采用的是官方教程中的示例代码，包括使用inference API也出现同样问题