28 统一推理接口：让RT-DETR在TensorRT/ONNX/OpenVINO间无缝切换老张上周找到我，说他在客户现场遇到了一个棘手的问题。客户要求模型必须同时支持NVIDIA显卡和Intel CPU两种环境——显卡上跑TensorRT，CPU上跑OpenVINO。但问题是，他给客户交付的推理代码，在TensorRT上识别准确率95%，换到OpenVINO就掉到了88%。更崩溃的是，预处理和后处理的代码在两个引擎里是分开写的，一个改了另一个忘了同步，结果客户现场跑出来的结果对不上。“我总不能给每个引擎都维护一套推理代码吧？”老张一脸无奈。我拍拍他肩膀：“你这不是技术问题，是架构问题。今天我就带你用策略模式，给RT-DETR造一个统一推理接口，让TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO这些引擎像换电池一样随便换，而且保证结果一致。”痛点拆解：为什么你的多引擎推理代码总出问题？大多数人在写多引擎推理时，会犯以下三个错误：错误1：预处理逻辑散落在各处# 常见错误：每个引擎单独写预处理deftensorrt_infer
28 统一推理接口：让RT-DETR在TensorRT/ONNX/OpenVINO间无缝切换老张上周找到我，说他在客户现场遇到了一个棘手的问题。客户要求模型必须同时支持NVIDIA显卡和Intel CPU两种环境——显卡上跑TensorRT，CPU上跑OpenVINO。但问题是，他给客户交付的推理代码，在TensorRT上识别准确率95%，换到OpenVINO就掉到了88%。更崩溃的是，预处理和后处理的代码在两个引擎里是分开写的，一个改了另一个忘了同步，结果客户现场跑出来的结果对不上。“我总不能给每个引擎都维护一套推理代码吧？”老张一脸无奈。我拍拍他肩膀：“你这不是技术问题，是架构问题。今天我就带你用策略模式，给RT-DETR造一个统一推理接口，让TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO这些引擎像换电池一样随便换，而且保证结果一致。”痛点拆解：为什么你的多引擎推理代码总出问题？大多数人在写多引擎推理时，会犯以下三个错误：错误1：预处理逻辑散落在各处# 常见错误：每个引擎单独写预处理deftensorrt_infer
![[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收)
