entropy tensorRT

Entropy TensorRT是NVIDIA TensorRT库中的一个功能，用于在深度学习推理过程中进行模型优化和加速。它主要通过对模型中的概率分布进行优化，以减少计算量和内存占用。

具体来说，Entropy TensorRT使用信息熵（Entropy）来衡量模型中每个输出通道的不确定性。通过对概率分布进行量化和压缩，可以减少模型中的冗余信息，从而提高推理性能。

Entropy TensorRT的工作流程如下：
1. 首先，它会对模型进行解析和优化，以便在推理过程中使用TensorRT进行加速。
2. 然后，它会分析模型中的概率分布，并计算每个输出通道的信息熵。
3. 接下来，Entropy TensorRT会根据设定的阈值，对信息熵较低的通道进行量化和压缩。这样可以减少计算量和内存占用。
4. 最后，经过Entropy TensorRT优化后的模型可以在TensorRT加速引擎上进行推理，以获得更高的性能。