用途：把弱类型 TensorRT 构建流程迁移为强类型等价流程。强类型是 TensorRT 11.x 推荐模式；弱类型在 10.12 弃用并计划移除。11.x 强制强类型，kSTRONGLY_TYPED 标志被接受但忽略，trtexec --stronglyTyped 为默认开启的空操作；10.12–10.x 需显式启用。设置该标志总是安全的。
主要能力：
- ONNX 源预处理：FP32 模型需用 ModelOpt AutoCast 在图内声明精度，例如
python -m modelopt.onnx.autocast --onnx_path model.fp32.onnx --output_path model.mixed.onnx --low_precision_type fp16 --calibration_data calib.npz；INT8/FP8 用modelopt.onnx.quantization生成带显式 Q/DQ 的 ONNX。转换后先在 ONNX Runtime 验证，与 FP32 模型按 rtol/atol=5e-3 比对，不一致则停止。 - Python 构建器：create_network 改传 STRONGLY_TYPED；删除 set_flag(FP16/BF16/INT8) 与 layer.precision、set_output_type，改用 network.add_cast 或 Q/DQ。kTF32 保留。可用 scripts/migrate.py 改写 AST，默认 dry-run，
--write才落盘。 - trtexec：删除 --fp16/--bf16/--int8/--best/--precisionConstraints/--layerPrecisions/--layerOutputTypes；--stronglyTyped 在 11.x 可省，10.12–10.x 必需；--noTF32 保留。
- C++ 构建器：createNetworkV2 用 kSTRONGLY_TYPED；删除 kFP16/kBF16/kINT8 与精度约束标志、setPrecision/setOutputType，改用 addCast 或 Q/DQ；kTF32 保留。setToType() 仅适用于 cast/quantize/dequantize/fill 层。
使用方式：先确认 TensorRT ≥10.12 并捕获弱类型基线输出，再按入口点迁移、重建引擎、与基线比对。
限制：10.11 及更早不支持强类型；迁移后输出偏差超容差应改用 trt-quantization-accuracy；全新 ONNX 无现成构建流程应先走 trt-onnx-quickstart；不要同时传 --int8/--fp16 与 --stronglyTyped。