E/WZT_TNN: TNN init failed 4096（有该项目YOLOv5模型详细转换过程描述）

[duyuankai1992]

使用您的权重文件没有任何问题，当使用自己的自己的权重文件(通过https://convertmodel.com转换，出现了一下错误。

[duyuankai1992]

使用您的权重文件没有任何问题，当使用自己的自己的权重文件（通过https://convertmodel.com转换，出现了一下错误。

同样的模型，转换成ncnn后可正常运行

[cmdbug]

20210423：最新版tnn好像已经支持5维可以直接导出，不用修改导出部分但需要修改后处理部分代码（未测试）。
以下为4维方式，按这种方式可以不修改后处理部分代码。
yolov5 支持v1/v2/v3 版本，v4/v5版本好像模型有改动，未测试。
首先tnn暂时不支持5维的计算，所以在模型输出部分有5维的数据需要修改：

然后导出部分：

导出 onnx 后使用 onnx-simplifier 优化一下。
再使用 https://convertmodel.com 直接 onnx -> tnn 生成模型就好了。

再用 netron 打开 .tnnproto 看下对应的输出名称，并修改 .h 文件对应的值。

然后运行，搞定！

[cmdbug]

不需要重新训练，，按原始的训练，，只有在导出的时候改成这样就可以了。

[cmdbug]

看图片有部分是对的， 是不是 .h 文件里面的 layers 对应的输出没有改？就是 output, 413, 431 这3个没有改？

[cmdbug]

试v3版本吧，v4的没试过。

[cmdbug]

我当时使用的是yolov5的v3，最近的v4不懂有没有改什么。

[cmdbug]

示例中的模型就是yolov5版本的。让你试v3的版本，
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases

底下有代码跟模型:

v4版本激活函数改成了 nn.SiLU() ，tnn不懂支不支持。