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“模型跑通那天，老板一句‘上线’，差点把显卡风扇吓停。
”
这不是段子，是真事。
训练好的.pth文件躺在服务器里，像刚考完驾照的新手，没人敢让它独自上路。
今天聊的，就是把这位“新手”塞进车里、挂好牌照、让它在真实路况里不熄火的全过程。
先说最扎心的：模型不是“保存”就能用，得先学会“搬家”。
.pth文件像一屋子家具，ONNX就是集装箱。
把家具拆成标准件，才能塞进不同卡车。
PyTorch官方教程里那句“torch.onnx.export”看起来人畜无害，实际踩坑率90%。
比如Yolov5的Detect层，自带一堆ifelse，ONNX直接罢工，得把逻辑拆出来，像给猫洗澡——按住、冲水、速战速决。
拆完逻辑，还得处理“小脾气”。
SiLU激活函数在OpenCVDNN里叫“Swish”，名字不一样，功能一样，但OpenCV老版本不认识。
解决办法简单粗暴：导出时把SiLU换成ReLU，精度掉一点，速度提一截，老板问起来就说“做了轻量化”。
真正让人头秃的是后处理。
NMS（非极大值抑制）这玩意，论文里三行公式，代码里三百行bug。
用numpy写，CPU跑得比地铁早高峰还挤；换成C++ vector，瞬间变高铁。
关键是别用深度学习框架自带的NMS，那玩意像背着全家去旅行，重得离谱。
OpenCV自带NMSBoxes，一行代码搞定，省下的时间够下楼买杯咖啡。
有人问了：TensorRT、OpenVINO不是更快？
确实快，但配置起来像装修。
ONNX转.bin/.xml那一步，错一个参数就得重来。
OpenCVDNN属于“拎包入住”，Windows、树莓派、甚至十年前的工控机都能跑。
客户现场没网？
拷个.dll就能演示，比解释“CUDA版本不匹配”轻松多了。
最后说个玄学：量化。
INT8量化像给模型节食，瘦是瘦了，但可能饿出幻觉。
实测Yolov5n量化后，猫狗都能认成袋鼠。
折中方案是部分量化：backbone用INT8，检测头留FP16，精度损失肉眼不可见，速度提升肉眼可见。
模型部署没有银弹，只有“能跑就行”的哲学。
下次老板再说“明天上线”，至少知道先转ONNX，再拆后处理，最后留半小时测试NMS阈值。
真出bug？
把锅甩给动态形状，反正ONNX也不支持。
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