【CUDA编程部署教程】第三章：模型解析与计算图优化

引言

在前面的章节中，我们成功地将一个预先存在的ONNX模型编译并运行为高性能的TensorRT引擎。然而，在真实的工程实践中，我们很少能直接拿到一个完美无瑕、即插即用的ONNX文件。模型在从训练框架导出时可能会产生问题，其内部结构可能并非最优，甚至可能包含TensorRT原生不支持的操作。

因此，在进入TensorRT复杂的优化流程之前，我们必须先成为一名合格的“模型质检员”和“计算图外科医生”。本章将赋予您深入模型内部、审视其结构、验证其正确性、并最终对其进行精细化改造的能力。我们将首先从理解ONNX这一通用语言开始，掌握检查和调试它的标准工具。这是进行任何高级优化（如节点融合、算子替换）的绝对前提，也是诊断部署疑难杂症的关键技能。

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3.1 ONNX生态与工具

3.1.1 ONNX IR（中间表示）标准

原理简介

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种为表示深度学习模型而设计的开放标准。您可以将其想象为**“深度学习领域的PDF”**——一种独立于平台的、可移植的、自包含的文件格式。无论一个模型最初是用PyTorch, TensorFlow, Keras还是其他框架训练的，一旦它被导出为ONNX格式，其计算图的拓扑结构和训练好的权重就以一种标准化的方式被完整地保存了下来。

这种标准化使得TensorRT等推理引擎可以专注于优化一种统一的格式，而不必为每一