【YOLO目标检测全栈实战】54 从ONNX到TensorRT：让YOLO在GPU上飞起来的终极优化

老张，你还记得上次部署YOLOv8到边缘设备时的痛苦吗？模型在RTX 3090上跑得飞快，换成Jetson Orin后帧率直接腰斩，客户现场演示时卡成了PPT——我懂，这种尴尬我经历过太多次了。痛点拆解：ONNX Runtime的“伪优化”很多人以为导出ONNX就万事大吉了，直接用ONNX Runtime跑推理。但真相是：ONNX Runtime只是把模型“翻译”成计算图，它不会针对你的GPU架构做任何深度优化。看看这个常见错误实现：importonnxruntimeasortimportnumpyasnp# 反例：直接用ONNX Runtime跑推理session=ort.InferenceSession("yolov8n.onnx"