使用MNN的整体流程，训练，使用训练数据训练出模型；转换，将其他训练框架模型转换为MNN模型的阶段。MNN当前支持Tensorflow(Lite), ONNX, TorchScript的模型转换；推理，在端侧加载MNN模型进行推理。准备工作：1.下载MNN;——

解决方案：将所有的内容都放到cpu上运行，即DEVICE = torch.device("cpu")解决方案：在run.sh文件中加入更新torch和torchvision的命令。问题二：depth = depth_anything(image)加载图片时出问题了，与权重文件不匹配吗？加载.pth文件时出问题了？错误提示：TypeError。是torch版本问题吗？