工具/软件：
当我onnxrt_ep.py在 YOLOv8s ONNX 上运行时,我会收到不支持的运算符消息。
使用-o（优化）、可以自动处理 MaxPool、但不转换子节点。
如果我手动重写 Sub（以满足 TIDL 约束）、则模型会编译、但在目标板上、所有假设都变为 0（类 ID 崩溃）、因此检测毫无用处。
[编译我的原始（未修改）模型时显示日志]
我的环境
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SoC / SDK：适用于 EdgeAI 的处理器 SDK Linux 10_00_00_08
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edgeai-tidl-tools：10_00_08_00
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型号：YOLOv8、自定义 3 类
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导出：ONNX OPSET 12、输入形状[1,3,800,800]
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OnnxRuntime（主机和目标）：1.14
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命令：
python3 examples/osrt_python/ort/onnxrt_ep.py（带/不带）-o
我尝试过的
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-o优化onnxrt_ep.py：-
MaxPool已转换（正常） -
Sub保持不变 (NG)
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我实施了一项手动图形手术、
Sub(x, const)用代替Add(x, neg_const)并尝试折叠形状以符合“数字或 1D 矢量（只有一个 DIM > 1）“规则。-
在此之后、 编译成功 。
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但在目标上、 所有的知心都是零 （即使框在图像顶部绘制）。
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使用 ONNX 形状推理验证形状、删除重复初始化程序、并使用主机上的 ORT 验证 CPU 推理。
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主机 ORT 运行后不会发生崩溃、但 得分在目标上保持为 0 。
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我的问题
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edgeai-tidl-tools 或 edgeai-tensorlab 中是否有官方/已知安全的变换（脚本/标志）、用于将有问题的子节点转换为 TIDL 友好形式（例如，添加+负常数或其他标准化）、专门用于 YOLOv8 标头/后处理？
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TI 是否提供参考通道来在 Sub/Div 上强制实施 TIDL 约束（“const 必须是数字或 1D 向量；只有一个 DIM > 1“、“no variable-variable Sub“）？
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如果是、它在哪里（模块/功能名称以及如何使用启用它）
onnxrt_ep.py -o？
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在 YOLOv8 磁头中更改子模块会中断预期的 FSG OD 元架构对齐,从而在运行时消除置信度的已知缺陷吗?
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是否有检查清单来验证 HEAD 输出（订单/比例/激活、如 Sigmoid）仍然是 TIDL 的预期格式？
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对于该 SDK/工具链 (10_00_00_08/10_00_08_00)、OLPET 12 是 YOLOv8 的建议导出选项、还是应该使用不同的选项进行导出以避免 TIDL 无法重写的子模式？
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如果没有自动通过、您能否分享一个不会破坏 YOLO 分数的合法 Sub→ADD (MUL) 重写的最小示例（前后节点模式，允许的形状）？
- 另外、您能否让我知道如何正确修改或创建
prototxt与我的自定义 YOLOv8s（3 类）模型匹配的文件？
我附上了一个 zip 文件、其中包含我的.onnx模型供您参考。
