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16. TensorRT算子兼容性：Unsupported Layer和替代方案

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
TensorRT基础回顾
TensorRT的架构 · 构建期与运行期 · 网络定义与引擎生成流程
TensorRT基础回顾
03
算子支持概览
TensorRT支持的算子类型 · 版本差异 · 硬件平台差异（GPU架构）
算子支持概览TensorRT
04
Unsupported Layer的常见来源
PyTorch/TensorFlow…
UnsupportedLayer
05
识别Unsupported Layer
使用trtexec · Polygraphy · TensorRT日志等工具定位不支持…
UnsupportedLayer
06
解析错误信息
理解TensorRT报错中的层名称 · 类型 · 原因及上下文
解析错误信息TensorRT
07
算子映射原理
框架算子到TensorRT层的映射机… · 以及映射失败的原因
算子映射原理TensorRT
08
动态形状与算子兼容性
动态shape对算子支持的影响 · 以及常见问题
动态形状算子兼容性
09
精度与算子兼容性
FP32/FP16/INT8下算子支… · 以及精度导致的失败
精度算子兼容性
10
插件（Plugin）基础
TensorRT Plugin的概念 · 作用 · 开发流程
Plugin插件
11
自定义插件开发入门
编写一个简单插件（如自定义激活函数）…
自定义插件开发入…编写一个简单插件
12
插件注册与使用
在TensorRT中注册插件 · 在模型转换中调用插件
插件注册使用
13
替代方案之算子融合
将多个不支持算子融合为支持算子或自定…
替代方案之算子融…将多个不支持算子…
14
替代方案之等价替换
用支持算子组合实现不支持算子的功能（…
替代方案之等价替…用支持算子组合实…
15
替代方案之模型重构
修改网络结构以避开不支持算子（如改变…
替代方案之模型重…修改网络结构以避…
16
替代方案之预处理/后处理
将不支持算子移到TensorRT外部…
替代方案之预处理后处理
17
使用ONNX作为中间表示
ONNX导出 · 算子集版本 · onnx-graphsurgeon修…
ONNX使用
18
使用Polygraphy进行兼容性分析
Polygraphy的run · convert · debug功能
Polygraphy使用
19
使用trtexec快速测试
trtexec参数 · 输出分析 · 定位不支持层
trtexec使用
20
案例实战
ResNet模型转换中Unsuppo…
案例实战ResNet
21
案例实战
Transformer/BERT模型… · GELU等算子的替代方案
案例实战Transformer/…
22
案例实战
YOLO系列模型中的自定义后处理算子…
案例实战YOLO
23
案例实战
语音模型（如RNN-T）中动态控制流…
案例实战RNN-T
24
常见问题与调试技巧
内存不足 · 形状不匹配 · 精度问题与算子兼容性的关联
常见问题调试技巧
25
性能影响评估
替代方案对推理延迟 · 吞吐量 · 显存占用的影响
性能影响评估替代方案对推理延…
26
最佳实践
设计模型时考虑TensorRT兼容性 · 减少后期替换成本
最佳实践TensorRT
27
工具链整合
将兼容性检查集成到CI/CD流程中 · 自动化检测
工具链整合CI/CD
28
高级主题
TensorRT 8/9新特性对算子… · 以及未来趋势
高级主题TensorRT
29
综合实战
从PyTorch模型到TensorR… · 处理所有Unsupported La…
综合实战PyTorch
30
课程总结与拓展
回顾核心要点 · 提供进一步学习资源与社区支持
课程总结拓展