使用的命令：
conda list
参考资料 https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT/blob/main/docs/Segment.md
1.
python3 export-seg.py --weight ./0.0.0/yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
报错：ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt'
解决：
pip install nvidia-tensorrt
2.
python3 export-seg.py --weight ./0.0.0/yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
报错：The NVIDIA driver on your system is too old
解决：
将520版本的驱动更换为535的驱动
3.
python3 build.py --weights yolov8s-seg.onnx --fp16 --device cuda:0 --seg标签：分割,--,onnx,tensorrt,C++,yolov8,seg,640,报错 From： https://www.cnblogs.com/liuweiweitju/p/18243679
报错：
AttributeError: 'tensorrt_bindings.tensorrt.IBuilderConfig' object has no attribute 'max_workspace_size'
原因：tensorrt8.0以上删除了max_workspace_size属性。
解决方案：（1）将tensorRT降低为7.x版本（不推荐）
（2）使用如下命令替换：
# builder.max_workspace_size = 1 << 20
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 20
4.trtexec --onnx=yolov8n-seg.onnx --saveEngine=yolov8n-seg.trt
报错：
[8] Assertion failed: inputs.at(0).isInt32() && "For range operator with dynamic inputs, this version of TensorRT only supports INT32!"
解决：
3060比较特殊，不要用trtexec 编译onnx，应该使用代码编译
https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/blob/main/tools/onnx2trt.cpp