在TensorRT和Jetson TX2上，不支持使用FusedBatchNormV3操作。为了解决这个问题，你可以将FusedBatchNormV3操作替换为BatchNorm和Elementwise操作的组合。

下面是一个示例代码，展示如何将FusedBatchNormV3操作替换为BatchNorm和Elementwise操作的组合：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 32, 32, 3))

# 替换FusedBatchNormV3操作为BatchNorm和Elementwise操作的组合
bn = tf.layers.BatchNormalization(axis=-1, fused=False)(input_tensor)
scale = tf.get_variable("scale", shape=[1, 1, 1, 3], initializer=tf.constant_initializer(1.0))
offset = tf.get_variable("offset", shape=[1, 1, 1, 3], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
output_tensor = tf.multiply(bn, scale) + offset

# 初始化会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: your_input_data})
    print(output)

这个代码中，我们使用tf.layers.BatchNormalization函数替换了FusedBatchNormV3操作，并使用了tf.multiply和tf.add操作来实现Elementwise操作。你可以根据你的具体需求调整代码中的参数和形状。

请注意，这种替换方法可能会导致模型的性能下降，因为FusedBatchNormV3是为了提高模型性能而设计的。因此，如果可能的话，最好使用TensorRT和Jetson TX2支持的其他操作。