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@sherwincn 感谢反馈，如果想转换用于训练，建议先用TF训练，在用X2Paddle转

您好，这个问题已经解决，安装最新的x2paddle即可～

@MemoryAnt 可能转换的时候有一些环境冲突问题，但转换后模型能正常运行应该就没问题

@Saucup 您好，麻烦描述一下相关模型、业务场景以及部署场景，然后提供一下复线脚本～

@levinzhangyd X2Paddle是1.3.7版本吗，目前```aten::linear```已经支持 另外有两个问题可能需要您描述一下： 1、您具体的业务场景 2、为什么有转到Paddle部署的需求呢？ 感谢～

@levinzhangyd 麻烦把模型参数、组网、转换脚本整体打包上传到百度云，这边看一下～

@levinzhangyd hi，我这边验证了一下，没什么问题 注意版本：torch 1.7.1 然后在[export.py](https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection/blob/master/export.py)加入如下代码  你在试一下～

> 但是，这个版本下无法直接pip install paddlelite了 @levinzhangyd 不太理解这句话什么意思，为什么这个版本无法安装paddlelite呢 torch版本问题是因为X2Paddle开发都是基于torch 1.6~1.7去开发，所以最新版本的torch可能出现不适配情况～

您好，请问一下转换此模型的背景和目的可以描述一下吗

@xixiaoyao hi，夕小瑶～目前依赖上述版本，Torch2Paddle以及ONNX2Paddle我这边都已走通，这边建议直接从Torch转～ 我这边转换代码 ```code import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForSequenceClassification from x2paddle.convert import pytorch2paddle save_dir = "pd_model" jit_type = "trace" # Load tokenizer and PyTorch weights form the...