7aughing

> Is this setting required?and is it also required when the transformed Keras model is loaded? hi, did you solve the problem?

>  >  >  > > 第一张：使用自己训练模型转ONNX，在转MNN，端侧结果 > 第二张：使用官方提供的MNN模型，在端侧结果 > 第三张：使用自己训练模型转ONNX，在服务端结果 > > 通过对比第一张和第三张图片结果发现MNN模型结果和服务器上ONNX模型结果相差较大（预处理都是相同的，否则使用提供的MNN模型结果不会对），所以想问问作者是如何得到MNN模型的，我看了MNN文档中它不支持空洞卷积，作者是自己在MNN中定义了这个算子吗？期待作者的回复，非常感谢！ 如果使用slim模型，建议你详细对比下作者repo中onnx推理部分和mnn推理部分的代码，然后修改下mnn推理部分。（我只对比slim模型，mnn可以得到和onnx推理结果一致的结果）

> look at the graph of the model after `prepare(onnx_model)`, and you will most likely be shocked by what you see Truly, add too many transpose node in tflite

> 训练数据处理部分建议修改一下，改成保证截取为正方形的情况下随机扩边，不同人脸检测器得到的框不一致会使得关键点效果很差，修改完后效果会有明显提升！ 我也遇到这个问题了，输入的face crop 不同，效果差距很大，可以向您请教下是如何解决的吗？

我后续在转别的模型到tflite的时候，也遇到了这个问题，可能是环境的问题。我会按您的建议再试一下，谢谢！

sorry, when I run the testing script to generate videos from audio use the modified code, I still face the following mistake: Traceback (most recent call last): File "test_all.py", line...

when I remove the code ` if require_audio: # ipdb.set_trace() k4 = 0 for mfcc_num in pair: # for s in range(-1,2): mfcc_path = os.path.join(path, str(mfcc_num) + '.bin') if os.path.exists(mfcc_path):...

@Hangz-nju-cuhk Sorry, I just comment out "else: raise ("mfccs = 0")", I thought after loading all the audio files, the code will raise an error rather break the for loop...

同样的问题，macos