必须经过ONNX中间格式，因为TensorRT不解析PyTorch的torch.nn.Module或.pt文件，仅支持ONNX、UFF（已弃用）等输入；ONNX能保留模型结构、权重和算子语义，且PyTorch导出支持度高，是当前最稳定兼容的桥梁。
不能直接用 torch.save 或 torch.load 转换；PyTorch 模型必须先导出为 ONNX，再由 TensorRT 解析生成引擎。
为什么必须经过 ONNX 中间格式
TensorRT 不解析 PyTorch 的 torch.nn.Module 或 .pt 文件，它只支持自己的序列化格式（.engine）或 ONNX、UFF（已弃用）、TensorFlow SavedModel 等输入。ONNX 是目前最稳定、兼容性最好的桥梁 —— 它能保留模型结构、权重和算子语义，且 PyTorch 的 torch.onnx.export 支持度高。
常见错误现象：RuntimeError: Exporting the operator 'aten::xxx' to ONNX opset version xxx is not supported，通常因模型用了动态控制流（如 Python if、for）、自定义算子或未 trace 的 torch.nn.functional 调用导致。
- 确保模型处于
eval()模式，关闭 dropout/batch norm 更新 - 输入 tensor 需固定 shape（如
torch.randn(1, 3, 224, 224)），避免 dynamic axes 除非必要 - 优先使用
opset_version=11或12（17对较新 PyTorch 更友好，但需 TensorRT ≥ 8.6） - 若含自定义算子，需提前注册 ONNX symbolic function 或改用等效原生算子
如何用 trtexec 命令行工具生成 engine（推荐快速验证）
trtexec 是 NVIDIA 提供的轻量级命令行工具，无需写 C++/Python API，适合调试导出是否成功、检查精度/性能瓶颈。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
典型命令：
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine --fp16 --workspace=2048 --shapes=input:1x3x224x224
-
--fp16启用半精度（绝大多数场景提速明显，精度损失可控）；加--int8需额外校准，不建议首次尝试 -
--workspace=2048单位 MB，显存不足时会报Out of memory，可逐步调小（最低约 256） -
--shapes必须与 ONNX 中指定的 dynamic axes 匹配；若 ONNX 是静态 shape，此项可省略 - 失败时看日志末尾的
[E] Error行，常因算子不支持（如torch.nn.Softmax2d在旧 opset 中无对应 ONNX node）
用 Python API 构建 engine 并做推理（生产部署常用）
当需要动态 shape、多 batch 输入、或集成到现有 Python 服务中时，得用 tensorrt Python 包（需 pip install nvidia-tensorrt）。
关键步骤不是“加载模型”，而是“构建 builder → 创建 network → 解析 ONNX → 构建 engine”：
import tensorrt as trt
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
with open("model.onnx", "rb") as f:
parser.parse(f.read())
config = builder.create_builder_config()
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 2 << 30) # 2GB
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
engine = builder.build_engine(network, config)-
EXPLICIT_BATCH是必须 flag（TensorRT ≥ 7.0），否则 parse 会静默失败 -
builder.max_batch_size已废弃，shape 信息全靠 network input tensor 的dynamic_range或opt_profile控制 - 若 ONNX 有多个输入，需在 parser 后手动设置每个 input 的
shape和dynamic_range - 构建耗时长（尤其大模型），建议保存
engine.serialize()到文件，后续直接runtime.deserialize_cuda_engine()
常见精度/性能异常的排查点
生成的 engine 推理结果和 PyTorch 不一致，或速度没提升，大概率卡在这些地方：
- ONNX 导出时用了
training=True或未设do_constant_folding=True（默认 True，但显式写出更稳妥） - TensorRT 版本太低（如 7.2 不支持
GroupNorm），查 官方支持矩阵 确认算子兼容性 - 输入预处理不一致：PyTorch 用
torchvision.transforms归一化，TRT engine 却直接喂原始像素，或 channel order（RGB vs BGR）搞反 - 没启用
builder.fp16_mode或config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)，仍以 FP32 运行 - GPU 上下文未绑定（多卡时
cudaSetDevice()缺失），engine 在默认卡上构建却在另一卡运行
真正麻烦的从来不是“怎么跑通”，而是“为什么输出差 0.02”或者“batch=4 时快，batch=1 时反而慢”——这些细节藏在 ONNX shape 推导、TensorRT profile 选择、以及 GPU kernel launch overhead 里，没法跳过验证环节。
