做过几十套YOLO工业视觉落地，最头疼的环节永远是TensorRT部署。训练的时候把mAP刷得再高，一转到TensorRT部署，问题就全冒出来了：INT8量化完精度直接崩、速度比理论值慢一半、不同版本各种玄学报错、同样的模型换台机器就用不了。见过不少工程师折腾一两周，最后精度和速度两头都没顾上，还找不到根因。很多人对TensorRT部署的认知就是“导出ONNX→转engine→推理”三步法，照着网上的教程跑就行。真踩过量产的坑就知道，每个环节都有隐形的雷：导出的算子不兼容、量化校准集不对、预处理和训练对不齐、后处理拖慢整体速度、版本错配各种莫名其妙的报错。看似简单的格式转换，实则是从训练到推理的全链路对齐，差一点都不行。这篇就把这两年量产落地踩过的9个核心TensorRT部署坑点全部拆解，每个坑讲透现象、根本原因、落地解决方案和实测效果，附完整排查流程。照着做，基本能解决95%的部署问题。 踩完9个坑！YOLO TensorRT部署精度丢失、速度跑不满、版本不兼容，一篇全搞定
做过几十套YOLO工业视觉落地，最头疼的环节永远是TensorRT部署。训练的时候把mAP刷得再高，一转到TensorRT部署，问题就全冒出来了：INT8量化完精度直接崩、速度比理论值慢一半、不同版本各种玄学报错、同样的模型换台机器就用不了。见过不少工程师折腾一两周，最后精度和速度两头都没顾上，还找不到根因。很多人对TensorRT部署的认知就是“导出ONNX→转engine→推理”三步法，照着网上的教程跑就行。真踩过量产的坑就知道，每个环节都有隐形的雷：导出的算子不兼容、量化校准集不对、预处理和训练对不齐、后处理拖慢整体速度、版本错配各种莫名其妙的报错。看似简单的格式转换，实则是从训练到推理的全链路对齐，差一点都不行。这篇就把这两年量产落地踩过的9个核心TensorRT部署坑点全部拆解，每个坑讲透现象、根本原因、落地解决方案和实测效果，附完整排查流程。照着做，基本能解决95%的部署问题。 RELATED READING
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