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将paddleDetection-2.6训练出来的yolo3_mobileNet_v3模型，放到paddle-lite-demo中yolo-detection-demo项目中运行时报错。 但是我使用从github中下载下来的paddleX GUI训练出来的yolo3_mobileNet_v3模型，却可以正常在yolo-detection-demo项目中运行。
1、我使用PaddleDetection-2.6的tools/train.py通过gpu模式训练出yolo3_mobileNet_v3模型，并通过paddleDetection的delopy/python/infer.py测试过模型是正常可预测图片的。预测结果如下所示：
infer_cfg.yml文件内容如下：
2、然后使用opt工具（保持window端和安卓部署端的版本号一致，2.10rc0的版本）将模型转换成.nb后缀的模型
3、将.nb模型和labels.txt标签内容对应的替换到paddle-lite-demo的项目中，同时修改了preprocess方法内容，运行预测时就报错了。 替换后的文件目录如下：
错误如下：
荣耀9的安卓真机。
描述问题
将paddleDetection-2.6训练出来的yolo3_mobileNet_v3模型，放到paddle-lite-demo中yolo-detection-demo项目中运行时报错。 但是我使用从github中下载下来的paddleX GUI训练出来的yolo3_mobileNet_v3模型，却可以正常在yolo-detection-demo项目中运行。
复现
1、我使用PaddleDetection-2.6的tools/train.py通过gpu模式训练出yolo3_mobileNet_v3模型，并通过paddleDetection的delopy/python/infer.py测试过模型是正常可预测图片的。预测结果如下所示：
infer_cfg.yml文件内容如下：
2、然后使用opt工具（保持window端和安卓部署端的版本号一致，2.10rc0的版本）将模型转换成.nb后缀的模型
3、将.nb模型和labels.txt标签内容对应的替换到paddle-lite-demo的项目中，同时修改了preprocess方法内容，运行预测时就报错了。 替换后的文件目录如下：
错误如下：
部署环境
荣耀9的安卓真机。