第6章测试题答案
单项选择题：
1、TensorRT是由哪家公司开发的深度学习推理优化库？
A、Google
B、NVIDIA
C、AMD
D、Intel
答案：B
2、TensorRT支持哪种最低的数据精度模式？
A、FP64
B、FP32
C、FP16
D、INT8
答案：D
3、在JetsonTX2上安装YOLOv8时，推荐使用哪种工具进行库管理？
A、pip
B、apt
C、conda
D、yarn
答案：C
4、为了解决TensorRT与Python3.8环境的兼容性问题，我们使用了哪种工具？
A、Cython
B、pybind11
C、SWIG
D、Boost.Python
答案：B
5、TensorRTEngine构建过程中，不包括以下哪项优化技术？
A、层融合
B、精度校准
C、内核自动调优
D、模型训练
答案：D
6、在Jetson平台上，使用哪个文件将.pt模型转换为.engine模型？
A、convert.py
B、engtrr.py
C、engine.py
D、transform.py
答案：B
7、在TensorRT部署过程中，以下哪项不是需要考虑的关键因素？
A、内存管理
B、资源分配
C、模型训练
D、错误处理
答案：C
8、在代码中，使用哪个函数来选择推理设备？
A、torch.cuda()
B、torch.device()
C、torch.select_device()
D、torch.get_device()
答案：B
多项选择题：
1、TensorRT的核心功能包括哪些？
A、模型优化与转换
B、多种精度支持
C、网络层融合
D、内核自动调优
答案：ABCD
2、TensorRT的工作原理包括以下哪些方面？
A、模型解析与优化
B、网络层融合
C、精度校准与量化
D、动态内存管理
答案：ABCD
3、在JetsonTX2上安装YOLOv8的过程中，需要进行哪些主要步骤？
A、检查并升级Jetpack
B、创建Conda环境
C、安装PyTorch
D、配置TensorRTPybind
答案：ABCD
4、TensorRTEngine构建过程中包括以下哪些步骤？
A、分析输入模型结构
B、应用优化技术
C、根据目标硬件特性进行优化
D、序列化保存引擎
答案：ABCD
5、在使用TensorRT进行YOLOv8模型推理时，代码中包括以下哪些操作？
A、加载预训练模型
B、读取待检测图片
C、运行模型进行目标检测
D、可视化检测结果
答案：ABCD
6、在代码中，使用OpenCV进行了哪些操作？
A、读取图片
B、在图像上添加文字
C、显示处理后的图片
D、等待用户关闭窗口
答案：ABCD
判断题：
1、TensorRT只能用于NVIDIA的GPU设备。
答案：正确
2、在JetsonTX2上，可以直接使用Ultralytics自带的PyTorch版本进行GPU加速推理。
答案：错误
3、pybind11可以为C++代码创建Python接口，使不同版本间的交互成为可能。
答案：正确
4、TensorRTEngine只能用于NVIDIA的GPU设备进行推理加速。
答案：正确
5、在代码中，如果系统中不存在可用的GPU，程序将自动使用CPU进行推理。
答案：正确
6、TensorRT部署过程中，不需要考虑批处理优化和性能监控。
答案：错误