barbecacov
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貌似pytorch2onnx的时候，没办法关闭merge bn。这个和你提供的这个工具里有点对冲了。 另外，我现在的mnn模型输入为(8，3，224，224），看似也是正常的呀。不知为啥正常量化行不通。
非常感谢回答，我这就尝试一下。另外官方可以出一个图片时序模型的demo，网上几乎找不到用mnn做时序的例子。
大致明白了这个工具是什么意思。就是需要自己重写一个dataset来适配这个图片序列的输入，是这样吗。也就是说可以直接把训练的dataset稍作修改拿过来用
现在用这个工具可以进行到跑进度条那一步了，进度条100%之后报错如下： Epoch cost: 431.433 s. Reshape error: 1354752 -> 602112 我的mnn模型输入为(1, 24, 224, 224) 对于input_placeholders为（1， 24， 224， 224），net.train(True)的时候可以forward，net.train(False)的时候forward就报上面的错误 请问会是什么问题呢
你们找bug的速度也太快了！，我还是等官方包吧。感谢答复
@yyfcc17 正常编译了mnn1.2.0的python版本后，如此量化操作后，进度条0%，还没train起来就报segment fault。mnn 1.1.4是可以正常跑完那个进度条，只不过报Reshape error。
我发现了一个问题。 [config.yaml](https://github.com/alibaba/MNN/blob/1.1.7/tools/MNNPythonOfflineQuant/config.yaml)中写的是shape:(1, 3, 224,224)， formats:（nchw） 但是在[calibration_dataset.py](https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/tools/MNNPythonOfflineQuant/calibration_dataset.py)的84行写的却是（1， 224， 224， 3），以及F.data_format.NHWC。 正好相悖了。 请问这是demo给错了还是本身就应该这样呢
请问，你在修改尺寸后训练成功了吗
我的理解是 这里就需要重写了np.expand_dims(keypoints, 0).copy()。就要用一个keypointss来装所有instance的keypoints了，是吗
> Yeah, there are little exact value of the hyperparameters being omitted in GaitPart because of my carelessness. > I'm sorry for your troubles as well as thank for your...