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                                            wzx___

我也是一样的，测试了一下dbnet在mips平台上ncnn和tnn，ncnn大概8秒，tnn要一分多钟

[inference.sim.zip](https://github.com/Tencent/TNN/files/8067290/inference.sim.zip) 这个是报错的模型，希望可以得到帮助，谢谢啦

再补充一下，这个模型是paddleocr识别部分crnn转成onnx的，我发现tnn主页官方的demo模型是没有做sim的，并且转模型的时候也没有开-optimize选项，所以我把最原始的固定输入尺寸模型又尝试转了一下tnn

![1R3T362MI~G9 XGC@{922$M](https://user-images.githubusercontent.com/57340568/154176814-eeeb210f-32fa-45c2-8a6f-f54dd79d8682.png)

报错信息是这样的，因为paddle转onnx的时候，如果输入尺寸是动态的，那么动态的那个维度会默认用-1去表示，然而tnn转模型的时候好像不支持某个维度

[inference.zip](https://github.com/Tencent/TNN/files/8075869/inference.zip) 这个是最原始没有做过任何简化的onnx固定输入大小的模型，用onnxruntime可以正常推理结果也正确

wzx___