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ONNX-TensorRT简介与应用指南

更新时间：2026-06-17 08:18:49 大小：17K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：TensorRT 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

什么是ONNX与TensorRT

ONNX（Open Neural Network Exchange）是开放神经网络交换格式，是微软、Facebook等厂商联合推出的开源格式标准，用于不同深度学习框架之间的模型互转，让训练好的模型可以在不同框架间无缝迁移，目前已经得到PyTorch、TensorFlow、MXNet等几乎所有主流深度学习框架的支持。

TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器和部署 runtime，专门针对NVIDIA GPU做推理阶段的低延迟、高吞吐量优化，可以针对模型结构、计算精度、硬件架构做多层级优化，相比原生框架推理，能获得几倍到几十倍的性能提升，是工业界GPU部署深度学习模型的标准方案。

ONNX-TensorRT就是将训练好的模型转换为ONNX格式后，通过TensorRT对ONNX模型做解析、优化和部署的开发流程，是目前最主流的深度学习模型GPU部署方案之一。

ONNX-TensorRT的核心优势

1. 框架兼容性强：只要能把训练框架的模型导出为ONNX格式，就能通过ONNX-TensorRT部署到TensorRT，不用针对不同框架写不同的转换代码，降低了部署适配成本。

2. 多层级自动优化：TensorRT解析ONNX模型后，可以自动完成算子融合、常量折叠、精度校准、内存优化、硬件适配等多种优化，相比手动优化模型，开发效率高，优化效果好。

3. 支持广泛模型结构：主流的CNN、Transformer、检测分割、生成式模型都能通过ONNX-TensorRT完成转换，大部分常用算子TensorRT都做了原生支持，对于不支持的自定义算子也提供了扩展方案。

4. 生产环境稳定：经过NVIDIA多年迭代，ONNX解析和优化流程已经非常成熟，在计算机视觉、自动驾驶、NLP等工业场景广泛落地，稳定性有保障。


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