YOLOv11 在 Jetson TX2 上 TensorRT 部署失败推理只有 1FPS最近完成一个 YOLOv11 在 Jetson TX2 上的部署优化从 PyTorch 推理约 1FPS 提升至 TensorRT 推理约 44FPS提升 40 倍同时对推理流程进行了优化减少数据拷贝、提升整体效率在嵌入式平台上实现稳定运行。很多人实际部署中会卡在这些问题模型训练正常但在 Jetson 上无法运行ONNX 导出或 TensorRT 构建 engine 时报错Plugin 缺失 / 版本不匹配问题推理速度低性能无法发挥本人长期做 JetsonTX2 / Orin TensorRT 部署熟悉从 .pt → ONNX → engine 全流程可协助排查环境问题、修复报错、完成部署及加速优化。 支持远程调试ToDesk / 向日葵一对一解决问题 可提供完整代码 / demo / 部署流程 保证最终模型可正常运行并达到预期性能有相关问题或需要部署加速的欢迎直接私信联系。图1 tensorRT推理图2 jetson tx2 GPU推理图3 jetson tx2 CPU推理