在编译onnx生成.trt模型时，提示生成错误，试了好几次就是不行
求解求解
编译ONNX生成。trt时出错
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- 2025-04-16 07:06观熵的博客 > - 如何使用 `onnxsim`、`onnxruntime`、`TensorRT` 等工具链完成动态 shape 模型的编译与性能优化？ > - 常见坑点：动态 shape 导出失败、推理时报错、性能下降问题的定位与解决路径 > - 多输入、多分辨率、多 ...
- 2023-06-05 11:09达达今天学习了嘛的博客 可能是tensorrt下载的是测试版（EA）的原因。把tensorrt版本改成最新的GA版本就好用了。我也不知道怎么弄的，trtexec突然不能生成.engine文件了。我在网上没有找到相应的解决方法。
- 2025-04-14 21:30观熵的博客 > 本文围绕“**ONNX × TensorRT × SmoothQuant**”三件套，从模型导出到引擎构建，从精度测试到吞吐 benchmark，一步步带你评估这条路线是否适合你的业务场景。 > 是“未来感”的部署解法，还是“还不够成熟”的...
- 2025-05-08 12:30观熵的博客 随着人工智能系统向多终端、多场景、多算力方向演进，企业在实际部署中面临模型版本分裂、推理引擎割裂、平台间格式不兼容等一系列工程难题。传统的单引擎部署模式无法满足 GPU、NPU、CPU、FPGA 等异构设备的高效...
- 2025-12-28 03:21计算机视觉算法的博客 模型训练完成后，直接部署往往性能不...通过ONNX导出与TensorRT引擎生成，可实现算子融合、精度量化和硬件适配，显著提升推理效率。该流程已在多个生产场景验证，能有效降低延迟、提高吞吐，是AI工业化落地的关键路径。
- 2025-12-19 13:25十八像朵花的博客 FaceFusion通过导出为ONNX格式...ONNX作为开放的模型交换标准，解决了训练框架与推理引擎间的兼容性问题，支持多种硬件和运行时环境，提升模型在移动端、Web端及服务端的部署灵活性，并为性能优化和模型安全提供保障。
- 2025-12-28 03:52序雨的博客 通过构建基于TensorRT的自动重编译系统，可实现模型更新后自动编译、验证与部署，确保线上推理性能始终处于最优状态。该策略结合CI/CD流程，利用容器化构建、缓存复用和灰度发布，显著提升AI服务的响应速度与稳定性...
- 2022-10-11 14:30有来有去9527的博客 2]) [10/10/2022-17:50:38] [E] Failed to parse onnx file 问题定位 通过编译onnx-tensorrt工程，直接使用onnxtrt程序进行模型转化调试，发现当pytorch转onnx采用opset11时，pad层的信息为： 也即是，pad层有三个...
- 2025-12-27 23:07徐校长的博客 NVIDIA TensorRT通过层融合、半精度推理与内核调优，显著提升Stable Diffusion等模型的推理速度，实测U-Net耗时下降超60%，整体生成进入秒级时代，助力高并发AI服务部署。
- 2025-12-28 04:01大数据无毛兽的博客 通过KV Cache管理、动态形状支持和算子融合，TensorRT显著提升大模型在长文本生成中的推理效率。实测显示首token延迟降低超50%，解码吞吐提升近4倍，支持更长上下文与高并发部署，是工业级LLM落地的关键技术。
- 2025-09-07 23:01AI大模型应用之禅的博客 AI模型优化不是“为了优化而优化”，而是以“落地需求”为导向——解决“延迟高、体积大、成本高”的问题。数据优先：好的数据能让模型用更少参数达到更好效果；结构高效：选择轻量级模型，从根源减少资源消耗；压缩...
- 2023-08-04 08:48初岘的博客 2. 在转为TensorRT模型时,可以适当调整最大batchsize、workspace大小等参数,以取得最佳的性能。2. 获取预训练BERT模型:可以直接下载官方提供的PyTorch模型,或训练自定义BERT模型。1. 模型转换要注意输入输出格式的...
- 2025-09-16 01:05数据架构师的AI之路的博客 当你戴着MR头盔站在工厂车间，...当你在课堂上戴上MR眼镜，历史课本里的兵马俑突然“活”了过来，不仅能回答你的问题，还能演示秦代的兵器制造流程——这不是科幻场景，而是AI驱动的混合现实（MR）生态正在实现的未来。
- 2025-12-28 06:51王小约的博客 有效的应急预案应包含自动重建与降级执行机制：优先尝试加载预编译引擎，失败后基于ONNX模型重建，再失败则切换至ONNX Runtime等通用后端维持服务。通过元数据校验、健康检查与CI/CD集成，可实现故障预防与自愈，...
- 2025-12-29 14:19语嫣凝冰的博客 大规模token生成系统依赖稳定的底层环境，PyTorch-CUDA-v2.7镜像通过软硬协同优化，解决了版本冲突、性能瓶颈和部署不一致等核心问题。它预集成CUDA、cuDNN、NCCL等组件，支持混合精度、动态批处理与多卡训练，显著...
- 2025-09-15 15:38AI量化价值投资入门到精通的博客 但AI系统集成是“造火箭”——它需要融合数据、模型、算力、业务流程异质性冲突：AI模型用Python/R，业务系统用Java/Go，接口协议不兼容；数据孤岛：用户行为、交易记录、第三方征信数据散落在不同系统，无法实时...
- 2025-06-06 19:57MARS.QZ的博客 文章以ONNX模型在NVIDIA Jetson Nano和RK3399Pro NPU上的部署为例，具体说明了模型转换、量化、性能测试和集成应用的方法，并提示了算子兼容性、精度损失、内存带宽等常见风险。通过系统化的流程和资源评估，可确
- 2022-10-14 18:12绿竹巷人的博客 Ubuntu20.04系统安装CUDA、cuDNN、onnxruntime、TensorRT
- 2025-07-29 11:35光子AI的博客 在人工智能的浪潮中，模型训练往往吸引了大部分的关注和资源，然而，模型推理（Inference）——即如何高效地将训练好的模型部署到实际应用中，将AI能力转化为业务价值——同样至关重要，甚至在很多场景下更为关键。...
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3月16日