paddleocr转换ncnn求助，尝试两条路径无果。

[ItGql]

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路径1： 使用paddleocr转化onnx再转ncnn

模型

1. original model
   paddleocr v4: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/models_list.md#2-%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B 链接中的ch_PP-OCRv4_rec推理模型

复现步骤

1.paddleocr转onnx
2.onnxsimplify生成rec_sim.onnx
3.onnx2ncnn错误提示：

4.按照blog修改算子，blog链接如下: https://blog.csdn.net/qq_29543997/article/details/128923330?spm=1001.2101.3001.6650.6&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-6-128923330-blog-124155888.235%5Ev43%5Econtrol&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-6-128923330-blog-124155888.235%5Ev43%5Econtrol&utm_relevant_index=11
5.转换后能成功运行，但是精度降低，与原始onnx相比错误率增加挺多。
`image = cv2.imread(os.path.join(folder_path, filepath)) # 用您的测试图片路径替换 test_image.jpg

        # 图像预处理后的尺寸
        height, width = image.shape[:2]
        # print("原始imgae", image.shape)
        # print(image.transpose((2, 0, 1)))
        img = resize_norm_img(image, 320 * 1.0 / 48)
        # print("norm image", img.shape)
        # print(img)

        img = img[np.newaxis, :]

        onnx_model = onnxruntime.InferenceSession('data/models/recv4_sim.onnx')
        inputs = {onnx_model.get_inputs()[0].name: img}
        outs = onnx_model.run(None, inputs)
        process_op = process_pred('data/ppocr_keys_v1.txt', 'ch', True)
        result = process_op(outs[0])

        print(result)


        print("ncnn----------------------------------")
        # 加载ncnn模型
        net = ncnn.Net()

        net.load_param("data/models/recv4_sim.param")  # 用您的模型文件名替换 your_model.param
        net.load_model("data/models/recv4_sim.bin")  # 用您的模型文件名替换 your_model.bin
        raw_inputs = ncnn.Mat.from_pixels_resize(image, ncnn.Mat.PixelType.PIXEL_BGR, width, height, 320, 48)
        mean_vals = [0.5 * 255, 0.5 * 255, 0.5 * 255]
        norm_vals = [1/0.5 / 255, 1/0.5 / 255, 1/0.5 / 255]
        raw_inputs.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals)
        # print("norm_img", raw_inputs.shape)
        # print(raw_inputs)


        ex = net.create_extractor()

        ex.input("x", raw_inputs)
        mat_out = ncnn.Mat()
        ex.extract("softmax_11.tmp_0", mat_out)
        output_data = np.array(mat_out)
        out = np.expand_dims(output_data, axis=0)
        print("ncnnresult-----")
        process_op = process_pred('data/ppocr_keys_v1.txt', 'ch', True)
        result = process_op(out)
        print(result)`

路径2: 使用pytorch，用pnnx转ncnn
复现步骤:

1. 通过下面的仓库得到pytorch版本的ocrv4，https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch/blob/main/README_en.md

2. 并在tools/infer/predict_rec 102行之后增加下属代码导出pt文件
   `print("导出pt开始")
   example = torch.rand(1, 3, 48, 320)

    traced_script_module = torch.jit.trace(self.net, example)
   
    # save traced TorchScript model
    traced_script_module.save("traced_model.pt")
    print("导出ptover")
   

`
3.使用pnnx工具转化pt文件，报错信息如下,不支持5d的tensor操作转换:

[nihui]

#5485

[nihui]

更新最新的 pnnx

./pnnx ppocr-v4-rec.pnnx inputshape=[1,3,48,256] inputshape2=[1,3,48,512]

[drivingchange]

@ItGql 你好，通过pnnx转你成功了么，我这边可以转，但是跑pnnx生成的ncnn.py与pnnx.py，发现推理结果不一致，这正常吗