目前使用mlu220和270，转alphapose-v1，老版本的可以转成功，但是新版v5的alphapose我修改了预测关键点数量，也修改了网络结构，就是添加了类似FPN的结构，都是常见的op，特殊的可能就上采样op了，使用的pytorch1.10训练的模型。量化和逐层都没有问题，就是在融合模式的时候，jit报错

错误信息：

使用torch.utils.collect_env收集的环境信息：

Collecting environment information...
PyTorch version: 1.3.0a0+b8d5360
Is debug build: No
CUDA used to build PyTorch: None

OS: Ubuntu 16.04.7 LTS
GCC version: (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.12) 5.4.0 20160609
CMake version: version 3.5.1

Python version: 3.6
Is CUDA available: No
CUDA runtime version: No CUDA
GPU models and configuration: No CUDA
Nvidia driver version: No CUDA
cuDNN version: No CUDA

Versions of relevant libraries:
[pip3] numpy==1.16.0
[pip3] torch==1.3.0
[pip3] torch-mlu==0.11.0.post1
[pip3] torchfile==0.1.0
[pip3] torchvision==0.2.1
[conda] Could not collect