刚入坑深度学习没多久，做一个小目标检测模型（YOLOv5s改的），在PyTorch里用FP16推理一张图大概8ms，转成TensorRT（FP16）后反而变成12ms了，直接裂开。我查了一下，有人说可能是模型太小，TensorRT的优化对计算密集型任务才有用，但我这个模型也就几十层卷积，难道真不适合？还是说我导出时哪里没配置对？目前用的onnx转trt，动态batch设了1，有没有老哥指点一下排查思路？另外，如果模型小的话，是不是用onnxruntime或者openvino更合适？提前谢谢了。