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E/WZT_TNN: TNN init failed 4096（有该项目YOLOv5模型详细转换过程描述）
20210423：最新版tnn好像已经支持5维可以直接导出，不用修改导出部分但需要修改后处理部分代码（未测试）。
以下为4维方式，按这种方式可以不修改后处理部分代码。
yolov5 支持v1/v2/v3 版本，v4/v5版本好像模型有改动，未测试。
首先tnn暂时不支持5维的计算，所以在模型输出部分有5维的数据需要修改：
然后导出部分：
导出 onnx 后使用 onnx-simplifier 优化一下。 再使用 https://convertmodel.com 直接 onnx -> tnn 生成模型就好了。
再用 netron 打开 .tnnproto 看下对应的输出名称，并修改 .h 文件对应的值。
然后运行，搞定！
首先tnn暂时不支持5维的计算，所以在模型输出部分有5维的数据需要修改：
然后导出部分：
导出onnx后使用onnx-简化器优化一下。 再使用https://convertmodel.com直接onnx - > TNN生成模型就好了。
再用netron：.tnnproto看下对应的输出名称，并修改.h文件对应的值。
然后运行，搞定！
谢谢大佬的解答 ，ok了。
Why did it report this error after I modified it like this? "yolov5-master\utils\loss.py", line 129, in call pxy = ps[:, :2].sigmoid() * 2. - 0.5 IndexError: too many indices for tensor of dimension 1
首先tnn暂时不支持5维的计算，所以在模型输出部分有5维的数据需要修改：
然后导出部分：
导出 onnx 后使用 onnx-simplifier 优化一下。 再使用 https://convertmodel.com 直接 onnx -> tnn 生成模型就好了。
再用 netron 打开 .tnnproto 看下对应的输出名称，并修改 .h 文件对应的值。
然后运行，搞定！
我这样修改了之后，报这个错误是为什么呢？ "yolov5-master\utils\loss.py", line 129, in call pxy = ps[:, :2].sigmoid() * 2. - 0.5 IndexError: too many indices for tensor of dimension 1
model.model[-1].export = True 写对了嘛，导出 onnx 时不应该进入你报错的这一部分啊。即：if not srlf.training: 这个 if 是不进入的。
先不用自己训练的模型，使用官方的模型，按上面的说明来学习下过程是不是对的。如果结果是对的再使用自己的模型，自己的模型错了请详细说明转换过程。如果官方模型都错了再认真看说明是不是哪一步错了。
修改了yolo.py的5维数组，用官方的模型yolov5s.pt转成onnx，然后再用官方的tnn convert转成tnn模型，替换掉TNN_Demo的模型，修改了layers，就这样的步骤