头部姿态估计模型FSANet部署问题

[mawj111]

使用Pytorch->onnx->ncnn步骤对FSANet进行模型转换并进行ncnn部署推理，结果一直报错"段错误（核心已转储）"。
检查onnx模型后，发现其中存在div、pow、mul等node，是否ncnn不支持这些node的op？我需要自定义相应的ncnn layer吗？
相应的模型文件如下，麻烦各位大佬帮忙解答一下，感谢！
model.zip

[mawj111]

input = [1, 3, 64, 64]
mean = [127.5, 127.5, 127.5]
norm = [1/128.f, 1/128.f, 1/128.f]

[nihui]

尝试使用 pnnx 转换 pytorch 模型到 ncnn
https://github.com/pnnx/pnnx

[mawj111]

@nihui 非常感谢您的快速回复，今天刚开始尝试使用最新的windows版本的pnnx.exe转换工具，在转换如retinaface等简单的模型时，转换成功并且成功使用ncnn部署。但在使用pnnx转换FSANet模型时遇到如下图一些问题。

[mawj111]

使用的pt文件如下
FSANet_Conv.zip

[nihui]

针对onnx模型转换的各种问题，推荐使用最新的pnnx工具转换到ncnn
In view of various problems in onnx model conversion, it is recommended to use the latest pnnx tool to convert your model to ncnn

pip install pnnx
pnnx model.onnx inputshape=[1,3,224,224]

详细参考文档
Detailed reference documentation
https://github.com/pnnx/pnnx
https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/use-ncnn-with-pytorch-or-onnx#how-to-use-pnnx