BinaryOp的加法操作占用大量内存

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在安卓端运行的onnx模型，转化为ncnn模型并运行后，执行到两个张量相加这一行时突然内存占用从1.4g激增到6g以上，并且app内存异常并退出。

context | 编译/运行环境 | バックグラウンド

安卓端基于yolov5的模型改编，ncnn版本为最新的20240820

how to reproduce | 复现步骤 | 再現方法

1.模型第18层的定义为
BinaryOp add_0 2 1 6 17 18
2.其中第六层和第17层的打印输出形状均为
2024-10-21 16:24:20.712 26151-26151 AudioNetWork com.tencent.yolov5ncnn I Layer 6 output shape: [48, 256, 3072, 1]和
2024-10-21 16:24:21.489 26151-26151 AudioNetWork com.tencent.yolov5ncnn I Layer 17 output shape: [48, 256, 3072, 1]
3.打印第0-17层任意一层输出时，安卓的profiler观看内存占用一直为1.4g左右，若改为打印第18层输出即
int ret = ex.extract(“18”, out);
则内存占用直接激增至6g以上并且闪退。
4. 当我修改加法定义为BinaryOp add_0 2 1 6 6 18 0=0 1=0或者
BinaryOp add_0 2 1 17 17 18 0=0 1=0这俩个，即让第六层和第十七层数据分别自我相加时，则不会有此问题，并且自我相加后输出的第十八层数据形状仍然为48，256，3072，1。

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@nihui ，怀疑是广播机制导致的？两个相同shape的四维数组相加是如何处理的？
非常感谢

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model.zip
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