修改图像分类批量推理问题

watermark_verify/inference/classification_inference.py

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         base.mx_init()  # 初始化 mxVision 资源
         model = base.model(modelPath=self.model_path)  # 初始化 base.model 类
         outputs = model.infer([batch_images])[0]  # 执行推理。输入数据类型：List[base.Tensor]， 返回模型推理输出的List[base.Tensor]
-        outputs = np.array(outputs.to_host())  # 将outputs移动到内存中，并且将base.Tensor类转为numpy array
+        outputs.to_host()
+        outputs = np.array(outputs)  # 将outputs移动到内存中，并且将base.Tensor类转为numpy array
         return outputs