计算机视觉模型部署：TensorRT加速实战
计算机视觉模型部署：TensorRT加速实战——从模型到生产的性能飞跃指南
关键词
TensorRT | 计算机视觉部署 | 模型推理加速 | ONNX转换 | 精度量化 | CUDA优化 | 边缘计算
摘要
当你训练好一个高精度的计算机视觉模型（比如YOLOv8目标检测、ResNet分类），准备部署到生产环境时，是否遇到过“模型推理太慢”的致命问题？比如在边缘设备（如Jetson Nano）上，PyTorch模型的帧率可能只有个位数，根本无法满足实时应用需求。这时候，TensorRT——NVIDIA推出的高性能推理引擎，就是解决这个问题的“神兵利器”。
本文将以“实战”为核心，从原理解析到代码实现，再到边缘部署案例，一步步教你如何用TensorRT将计算机视觉模型的推理速度提升2~10倍（甚至更高）。无论你是算法工程师还是部署工程师，都能从中学到可落地的加速技巧，让你的模型真正“跑”起来。
一、背景介绍：为什么需要TensorRT？
1.1 生产环境的“推理痛点”
假设你用PyTorch训练了一个ResNet50分类模型，在GPU服务器上的推理时间是10ms/张（ batch size=1），看起来还不错。但当你把它部署到边缘设备（如Jetson Xavier NX）时，推理时间突然变成了50ms/
