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# TensorRT Engine 生成
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# 使用 trtexec 命令行工具
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# 1. 导出 ONNX 模型
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trtexec \
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--onnx=yolo11n_480.onnx \
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--saveEngine=yolo11n_fp16_480.engine \
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--fp16 \
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--minShapes=input:1x3x480x480 \
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--optShapes=input:4x3x480x480 \
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--maxShapes=input:8x3x480x480 \
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--workspace=4096 \
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--verbose
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# 或者使用优化器设置
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trtexec \
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--onnx=yolo11n_480.onnx \
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--saveEngine=yolo11n_fp16_480.engine \
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--fp16 \
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--optShapes=input:4x3x480x480 \
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--workspace=4096 \
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--builderOptimizationLevel=5 \
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--refit=False \
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--sparsity=False
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# INT8 量化（需要校准数据）
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trtexec \
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--onnx=yolo11n_480.onnx \
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--saveEngine=yolo11n_int8_480.engine \
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--int8 \
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--calib=calibration.bin \
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--minShapes=input:1x3x480x480 \
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--optShapes=input:4x3x480x480 \
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--maxShapes=input:8x3x480x480 \
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--workspace=4096
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# 验证引擎
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trtexec --loadEngine=yolo11n_fp16_480.engine --dumpOutput
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