TX2的best.onnx转化为tensorrt文件

TX2 (Tegra X2) 是一款嵌入式系统处理器，常用于深度学习推理任务，如人工智能应用在边缘设备上。将ONNX模型转换为TensorRT（TensorRT是NVIDIA专为提高深度学习推断性能而设计的一种优化工具库）文件，是为了利用TX2 GPU的加速能力，并提升模型的运行速度。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的神经网络模型格式，而TensorRT支持直接从ONNX导入并优化模型。以下是将ONNX模型转为TensorRT文件的一般步骤：

1. 安装必要的软件：首先需要安装TensorRT SDK和ONNX Runtime等库。

2. 导入ONNX模型：使用`trtexec`, `onnxmltools` 或者 `tf2onnx` 等工具将ONNX模型转换到TensorRT能识别的格式。

# 示例命令行
python -m tf2onnx.convert --saved-model input_model --opset 11 --output model.onnx

3. 使用TensorRT转换器转换：使用`trtexec`或`nvcc`编译器通过命令行或脚本进行转换，例如：

# 示例命令行
trtexec --saveEngine --onnx=model.onnx --engine=optimized.engine

4. 优化和保存：转换器会对模型进行优化，生成高效的引擎（.engine文件），该文件可以直接加载到TX2 GPU进行运行。