模型导出与部署教程：ONNX、TensorRT 与推理性能对比

1. 开始前准备

从模型导出、精度检查、TensorRT 构建到推理对比，整理一条更贴近落地场景的部署路径。

围绕“模型导出与部署教程：ONNX、TensorRT 与推理性能对比”这一主题，页面内容按照更适合检索和后续扩展的结构来组织。

所属目录为“训练与部署”，同时保留 操作教程 的内容表达方式，便于后续继续补充同主题条目。

• 确认当前环境、依赖版本和目录结构。
• 先准备好最小可运行示例，再逐步扩展。
• 执行过程中同步记录结果，便于之后排错和复现。

2. 操作步骤建议

教程页更强调顺序感，因此建议按“准备—执行—检查—复盘”的方式组织内容。

• 第一步：完成依赖和基础目录准备。
• 第二步：执行核心命令或页面配置。
• 第三步：检查输出结果与关键日志。
• 第四步：记录常见问题和修复方式。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python app.py

3. 完成后的检查项

建议至少保留一次完整复现记录，包括输入条件、执行步骤、结果截图和后续待优化点。

• 检查页面或程序是否可正常访问。
• 检查日志、配置和静态资源路径。
• 补充一份适合下次复用的简版清单。