29 TensorRT模型优化与动态形状推理：让YOLOv11在GPU上飙出120FPS上篇我们聊了量化，你学会了用INT8把YOLOv11塞进边缘设备。但有个读者跟我吐槽：“老哥，我量化完在Jetson上才跑45FPS，可我看别人用TensorRT能跑到120FPS，是不是我模型有问题？”我看了他的代码，笑了——他把动态形状推理的坑全踩了一遍，还用了静态batch推理。今天，我就带你手撕TensorRT优化，让你的YOLOv11在GPU上真正起飞。痛点拆解：三个最常见的“优化幻觉”错误1：静态batch + 固定输入尺寸，浪费GPU算力很多人的做法是：importtensorrtastrt# 反例：固定输入尺寸builder=trt.Builder(trt.Logger
29 TensorRT模型优化与动态形状推理：让YOLOv11在GPU上飙出120FPS上篇我们聊了量化，你学会了用INT8把YOLOv11塞进边缘设备。但有个读者跟我吐槽：“老哥，我量化完在Jetson上才跑45FPS，可我看别人用TensorRT能跑到120FPS，是不是我模型有问题？”我看了他的代码，笑了——他把动态形状推理的坑全踩了一遍，还用了静态batch推理。今天，我就带你手撕TensorRT优化，让你的YOLOv11在GPU上真正起飞。痛点拆解：三个最常见的“优化幻觉”错误1：静态batch + 固定输入尺寸，浪费GPU算力很多人的做法是：importtensorrtastrt# 反例：固定输入尺寸builder=trt.Builder(trt.Logger
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