在 window_reverse 里将 window_size 转换为 Tensor，windows.shape[0]、H、W 在动转静下，因为是动态 shape，所以都是 Tensor，而 window_size 是 scalar，会触发 scale OP，x / n 会转为 scale(x, 1/n)，这会导致精度问题，进而导致计算结果出错

一个简单的复现样例：

x = paddle.to_tensor(25)
y = paddle.to_tensor(35)
out = int(x / (y * y / 7 / 7))
# 0，但应该是 1

暂时避免触发 scale OP，将 window_size 转为 Tensor 以触发 elementwise_div，未来可以考虑加一个 scale_div OP，让 x / n 转为 scale_div(x, n) 以避免精度问题（等之后 @gouzil 有空试试？）

该问题一直存在，只是之前的类型提升是向左 cast 隐藏了这点而已，3.0-beta 改了类型提升机制暴露了这点

另外还修改了下 predict 脚本里因为类型提升机制修改挂掉的问题，加了手动 cast