yanyang

用导出的微调量化模型（车牌检测和识别都一样）对测试集进行预测出现报错input_data_type:5 != filter_data_type:21.

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请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem - 系统环境/System Environment：3.10.4 - 版本号/Version：Paddle：2.6.1 PaddleOCR： 问题相关组件/Related components：tools/infer/predict_system.py - 运行指令/Command Code：python tools/infer/predict_system.py --det_model_dir=output/CCPD/det_quant/infer --rec_model_dir=output/CCPD/rec_quant/infer --det_limit_side_len=736 --det_limit_type=min --image_dir=F:/DataSet/CCPD2020/ccpd_green/test/ --draw_img_save_dir=infer/quant --use_dilation=true -...

BaseTunerLayer类的get_base_layer()方法循环调用导致Python对象时超过的最大递归深度。

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**Describe the bug/ 问题描述 (Mandatory / 必填)** 在微调模型时候，出现了因为BaseTunerLayer类的get_base_layer()方法的循环引用，导致调用Python对象时超过的最大递归深度。 - **Hardware Environment(`Ascend`/`GPU`/`CPU`) / 硬件环境**:GPU > Please delete the backend not involved / 请删除不涉及的后端: > /device ascend/GPU/CPU/kirin/等其他芯片 - **Software Environment / 软件环境...

量化的飞浆模型部署正常，但是转化为onnx模型出现问题（非量化的模型转为onnx可以正常部署）

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请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem - 系统环境/System Environment：python3.10.4 - 版本号/Version：Paddle： PaddleOCR： 问题相关组件/Related components： paddle2onnx 1.0.6 paddlepaddle 2.5.2 paddleslim 2.6.0 - 运行指令/Command Code： - # 微调量化onnx部署...

量化的飞桨模型部署正常，但是转化为onnx模型出现问题（非量化的模型转为onnx可以正常部署）

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请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem - 系统环境/System Environment：python3.10.4 - 版本号/Version：Paddle： PaddleOCR： 问题相关组件/Related components： paddle2onnx 1.0.6 paddlepaddle 2.5.2 paddleslim 2.6.0 - 运行指令/Command Code： - # 微调量化onnx部署...