如何使用TensorRt加速TensorFlow上的python

TensorRT是NVIDIA推出的高效深度学习推理引擎，可以用于加速TensorFlow等深度学习框架上的模型推理。以下是使用TensorRT加速TensorFlow上的Python代码的简单步骤：

1. 安装TensorRT并配置环境变量。可以从NVIDIA官网下载并安装TensorRT，并按照官方文档配置环境变量。

2. 将TensorFlow模型转换为TensorRT格式。可以使用TensorRT提供的Python API将TensorFlow模型转换为TensorRT格式，示例代码如下：

import tensorflow as tf
import tensorrt as trt

# Load TensorFlow model
with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
    saver.restore(sess, 'model')

    # Create TensorRT inference engine
    trt_graph = trt.create_inference_graph(
        input_graph_def=sess.graph_def,
        outputs=['output'],
        max_batch_size=1,
        max_workspace_size_bytes=1 << 30,
        precision_mode='FP16')

    # Save TensorRT engine
    with open('model.trt', 'wb') as f:
        f.write(trt_graph.SerializeToString())

3. 加载TensorRT模型并进行推理。可以使用TensorRT提供的Python API加载TensorRT模型，并使用它进行推理，示例代码如下：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# Load TensorRT engine
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine_data = f.read()
engine = trt.lite.Engine.deserialize_cuda_engine(engine_data)

# Allocate GPU memory for input and output tensors
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = cuda.mem_alloc(trt.volume(input_shape) * trt.float32.itemsize)
output_shape = (1, 1000)
output_data = cuda.mem_alloc(trt.volume(output_shape) * trt.float32.itemsize)

# Create TensorRT execution context
context = engine.create_execution_context()

# Load input data to GPU memory
input_data_host = np.random.randn(*input_shape).astype(np.float32)
cuda.memcpy_htod(input_data, input_data_host)

# Run inference
context.execute(bindings=[int(input_data), int(output_data)])
cuda.memcpy_dtoh(output_data_host, output_data)

# Print output
print(output_data_host)

以上是使用TensorRT加速TensorFlow上的Python代码的简单步骤。需要注意的是，TensorRT的使用可能需要一定的深度学习和GPU编程经验，建议先阅读TensorRT官方文档和示例代码，了解其使用方法和限制。