Onnx导出注意事项

重要的事情说三遍：导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！

README.md

@@ -98,18 +98,20 @@ python train.py -c configs/config.json -m 32k
 
 
 ## Onnx导出
+### 重要的事情说三遍：导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！
 使用 [onnx_export.py](onnx_export.py)
 + 新建文件夹：checkpoints 并打开
 + 在checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称
 + 将你的模型更名为model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的文件夹下
 + 将 [onnx_export.py](onnx_export.py) 中path = "NyaruTaffy" 的 "NyaruTaffy" 修改为你的项目名称
 + 运行 [onnx_export.py](onnx_export.py) 
 + 等待执行完毕，在你的项目文件夹下会生成一个model.onnx，即为导出的模型
-+ 注意：若想导出48K模型，请按照以下步骤修改文件
++ 注意：若想导出48K模型，请按照以下步骤修改文件，或者直接使用48K.py
    + 请打开[model_onnx.py](model_onnx.py)，将其中最后一个class的hps中32000改为48000
    + 请打开[nvSTFT](/vdecoder/hifigan/nvSTFT.py)，将其中所有32000改为48000
    ### Onnx模型支持的UI
    + [MoeSS](https://github.com/NaruseMioShirakana/MoeSS)
++ 我去除了所有的训练用函数和一切复杂的转置，一行都没有保留，因为我认为只有去除了这些东西，才知道你用的是Onnx
 
 ## Gradio（WebUI）
 使用 [sovits_gradio.py](sovits_gradio.py)