导出的yolov5模型stem前有额外的mul算子

[rysngl]

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在yolov5页面下载了你们提供的yolov5_n_300e_coco预训练权重后，未修改任何配置，直接执行export脚本导出模型。用Netron打开模型结构后发现，模型并不是以stem的卷积开始的，而是在一开始的img输入后，先进行了elementwise_mul与elementwise_add。其中elementwise_mul的other输入为
type: float32[1,3,1,1]
[
[
[
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0.003921568859368563
]
],
[
[
0.003921568859368563
]
],
[
[
0.003921568859368563
]
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]
elementwise_add的输入为：
type: float32[1,3,1,1]
[
[
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0
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],
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[
0
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],
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[
0
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想请教下导出的模型为什么会包含这两个算子，

[nemonameless]

是默认导出的时候，TestReader是fuse_normalize的，意思是把NormalizeImage这个相对耗时的预处理OP放在网络中一起导出，加快端到端推理的速度。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/blob/release/2.5/ppdet/modeling/architectures/meta_arch.py#L24

你可以注释掉这行或设置为False再重新导出。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/blob/release/2.5/configs/yolov5/_base_/yolov5_reader.yml#L45