paddlepaddle2.5.2 paddleslim2.6, paddlelite2.13rc0, python 3.10 平台 x86
目前，我模型中有一个matmul_v2算子，我使用paddleslim的自动压缩量化后，使用paddle inference可以正确推理量化后的模型；但使用paddle_lite_opt --model_dir=./inference_model_q --optimize_out=p --optimize_out_type=naive_buffer --valid_targets=x86 ，报错如下：
1.Model is successfully loaded!
[F 2/ 3 22:10: 6.227 ...optimizer/mir/static_kernel_pick_pass.cc:180 Apply] Check failed: !instruct.kernels().empty(): No kernels found for matmul_v2
Aborted (core dumped)
如果我不量化matmul_v2算子，就能够使用paddle_lite_opt进行转换成nb文件，最终也能推理；
请问这是matmul_v2算子的问题，还是x86平台的问题，我看到x86平台不支持matmul_v2算子，但我不量化matmul_v2算子，模型也是能正确转换和推理部署的；
paddlepaddle2.5.2 paddleslim2.6, paddlelite2.13rc0, python 3.10 平台 x86
目前，我模型中有一个matmul_v2算子，我使用paddleslim的自动压缩量化后，使用paddle inference可以正确推理量化后的模型；但使用paddle_lite_opt --model_dir=./inference_model_q --optimize_out=p --optimize_out_type=naive_buffer --valid_targets=x86 ，报错如下：
1.Model is successfully loaded!
[F 2/ 3 22:10: 6.227 ...optimizer/mir/static_kernel_pick_pass.cc:180 Apply] Check failed: !instruct.kernels().empty(): No kernels found for matmul_v2
Aborted (core dumped)
如果我不量化matmul_v2算子，就能够使用paddle_lite_opt进行转换成nb文件，最终也能推理；
请问这是matmul_v2算子的问题，还是x86平台的问题，我看到x86平台不支持matmul_v2算子，但我不量化matmul_v2算子，模型也是能正确转换和推理部署的；