问题如图：
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分析思路：
这种问题一般是因为前面的Op引用了后面的Op，可以通过打印有问题的mlir结构，查看问题发生的地方。
分析过程：
1) 从打印知道是这条命令出错的：
tpuc-opt mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_tpu.mlir --strip-io-quant="quant_input=False quant_output=False" --weight-reorder --subnet-divide --layer-group --address-assign --save-weight --codegen="model_file=mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym.bmodel" --mlir-print-debuginfo -o mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_final.mlir
2) 逐步从后到前减少pass，确定是哪个pass导致的错误。发现是subnet-divide出错：
tpuc-opt mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_tpu.mlir --strip-io-quant="quant_input=False quant_output=False" --weight-reorder --subnet-divide --save-weight --mlir-print-debuginfo -o mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_final.mlir
3）gdb定位到subnet-divide pass，如下：
gdb --args tpuc-opt mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_tpu.mlir --strip-io-quant="quant_input=False quant_output=False" --weight-reorder --subnet-divide --save-weight --mlir-print-debuginfo -o mobilebert_tf_bm1684x_int8_asym_final.mlir
(gdb) b SubnetDivide.cpp:191
(gdb) r
(gdb) p module.dump()
发现28%引用的32%的weight，这个是不符合mlir要求的，输入必须在输出前面定义，如下：
4) 从图中可以发现是因为33%也用了32%，把32%拉下来了，可以定位到代码处理2个相同weight时的bug。在SubNet中寻找这一块的逻辑错误。
发现这个地方对导致weight被push两次，32%就被会mv两次，导致32%跑到28%后面的。调整后问题解决。