diff --git a/dnn/torch/rdovae/export_rdovae_weights.py b/dnn/torch/rdovae/export_rdovae_weights.py
index fc31e41de..856ec93e9 100644
--- a/dnn/torch/rdovae/export_rdovae_weights.py
+++ b/dnn/torch/rdovae/export_rdovae_weights.py
@@ -116,9 +116,9 @@ def c_export(args, model):
     # encoder
     encoder_dense_layers = [
         ('core_encoder.module.dense_1'       , 'enc_dense1',   'TANH', False,),
-        ('core_encoder.module.z_dense'       , 'enc_zdense',   'LINEAR', False,),
-        ('core_encoder.module.state_dense_1' , 'gdense1'    ,   'TANH', False,),
-        ('core_encoder.module.state_dense_2' , 'gdense2'    ,   'TANH', False)
+        ('core_encoder.module.z_dense'       , 'enc_zdense',   'LINEAR', True,),
+        ('core_encoder.module.state_dense_1' , 'gdense1'    ,   'TANH', True,),
+        ('core_encoder.module.state_dense_2' , 'gdense2'    ,   'TANH', True)
     ]
 
     for name, export_name, _, _ in encoder_dense_layers:
@@ -127,11 +127,11 @@ def c_export(args, model):
 
 
     encoder_gru_layers = [
-        ('core_encoder.module.gru1'       , 'enc_gru1',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.gru2'       , 'enc_gru2',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.gru3'       , 'enc_gru3',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.gru4'       , 'enc_gru4',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.gru5'       , 'enc_gru5',   'TANH', False),
+        ('core_encoder.module.gru1'       , 'enc_gru1',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.gru2'       , 'enc_gru2',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.gru3'       , 'enc_gru3',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.gru4'       , 'enc_gru4',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.gru5'       , 'enc_gru5',   'TANH', True),
     ]
 
     enc_max_rnn_units = max([dump_torch_weights(enc_writer, model.get_submodule(name), export_name, verbose=True, input_sparse=True, quantize=True)
@@ -139,11 +139,11 @@ def c_export(args, model):
 
 
     encoder_conv_layers = [
-        ('core_encoder.module.conv1.conv'       , 'enc_conv1',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.conv2.conv'       , 'enc_conv2',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.conv3.conv'       , 'enc_conv3',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.conv4.conv'       , 'enc_conv4',   'TANH', False),
-        ('core_encoder.module.conv5.conv'       , 'enc_conv5',   'TANH', False),
+        ('core_encoder.module.conv1.conv'       , 'enc_conv1',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.conv2.conv'       , 'enc_conv2',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.conv3.conv'       , 'enc_conv3',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.conv4.conv'       , 'enc_conv4',   'TANH', True),
+        ('core_encoder.module.conv5.conv'       , 'enc_conv5',   'TANH', True),
     ]
 
     enc_max_conv_inputs = max([dump_torch_weights(enc_writer, model.get_submodule(name), export_name, verbose=True, quantize=False) for name, export_name, _, _ in encoder_conv_layers])
@@ -154,9 +154,9 @@ def c_export(args, model):
     # decoder
     decoder_dense_layers = [
         ('core_decoder.module.dense_1'       , 'dec_dense1',   'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.output'       , 'dec_output',   'LINEAR', False),
+        ('core_decoder.module.output'       , 'dec_output',   'LINEAR', True),
         ('core_decoder.module.hidden_init'  , 'dec_hidden_init',        'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.gru_init'    , 'dec_gru_init',        'TANH', False),
+        ('core_decoder.module.gru_init'    , 'dec_gru_init',        'TANH', True),
     ]
 
     for name, export_name, _, _ in decoder_dense_layers:
@@ -165,22 +165,22 @@ def c_export(args, model):
 
 
     decoder_gru_layers = [
-        ('core_decoder.module.gru1'         , 'dec_gru1',    'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.gru2'         , 'dec_gru2',    'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.gru3'         , 'dec_gru3',    'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.gru4'         , 'dec_gru4',    'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.gru5'         , 'dec_gru5',    'TANH', False),
+        ('core_decoder.module.gru1'         , 'dec_gru1',    'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.gru2'         , 'dec_gru2',    'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.gru3'         , 'dec_gru3',    'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.gru4'         , 'dec_gru4',    'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.gru5'         , 'dec_gru5',    'TANH', True),
     ]
 
     dec_max_rnn_units = max([dump_torch_weights(dec_writer, model.get_submodule(name), export_name, verbose=True, input_sparse=True, quantize=True)
                              for name, export_name, _, _ in decoder_gru_layers])
 
     decoder_conv_layers = [
-        ('core_decoder.module.conv1.conv'       , 'dec_conv1',   'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.conv2.conv'       , 'dec_conv2',   'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.conv3.conv'       , 'dec_conv3',   'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.conv4.conv'       , 'dec_conv4',   'TANH', False),
-        ('core_decoder.module.conv5.conv'       , 'dec_conv5',   'TANH', False),
+        ('core_decoder.module.conv1.conv'       , 'dec_conv1',   'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.conv2.conv'       , 'dec_conv2',   'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.conv3.conv'       , 'dec_conv3',   'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.conv4.conv'       , 'dec_conv4',   'TANH', True),
+        ('core_decoder.module.conv5.conv'       , 'dec_conv5',   'TANH', True),
     ]
 
     dec_max_conv_inputs = max([dump_torch_weights(dec_writer, model.get_submodule(name), export_name, verbose=True, quantize=False) for name, export_name, _, _ in decoder_conv_layers])