098、超分模型部署：ONNX导出与TensorRT加速实战指南昨天凌晨两点，我盯着终端里那个报错发呆——ONNX导出时一个Resize节点的坐标对齐方式没设对，TensorRT推理出来的图像全是马赛克。这个坑我踩了三次，每次都是不同模型的不同部位出问题。今天把整个流程掰开揉碎了写清楚，从模型导出到TensorRT加速，每一步的坑都标出来。从PyTorch到ONNX：别信官方文档的默认参数先说我用的模型，一个轻量级超分网络，输入是192x192的LR图，输出384x384的SR图。导出ONNX的代码看起来简单，但细节能让你崩溃。importtorchimporttorch.onnx# 这里踩过坑：一定要用eval模式，BN和Dropout会搞事情model.eval()
098、超分模型部署：ONNX导出与TensorRT加速实战指南
发布时间：2026/7/10 13:23:31
098、超分模型部署：ONNX导出与TensorRT加速实战指南昨天凌晨两点，我盯着终端里那个报错发呆——ONNX导出时一个Resize节点的坐标对齐方式没设对，TensorRT推理出来的图像全是马赛克。这个坑我踩了三次，每次都是不同模型的不同部位出问题。今天把整个流程掰开揉碎了写清楚，从模型导出到TensorRT加速，每一步的坑都标出来。从PyTorch到ONNX：别信官方文档的默认参数先说我用的模型，一个轻量级超分网络，输入是192x192的LR图，输出384x384的SR图。导出ONNX的代码看起来简单，但细节能让你崩溃。importtorchimporttorch.onnx# 这里踩过坑：一定要用eval模式，BN和Dropout会搞事情model.eval()
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（2）大模型
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