tensorrt部署onnx转engine命令

TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时库，它可以帮助将ONNX模型转换成高效的TensorRT引擎（.engine文件）。要将ONNX模型转换为TensorRT引擎，你可以使用`nvcc`编译器和TensorRT提供的工具，例如`trtexec`, `tf2trt`，或者是通过Python脚本结合`tensorrt``onnx2trt`转换器。

以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：确保已经安装了CUDA、cuDNN和TensorRT。

2. **安装转换工具**：如果是Python环境，可以使用`pip install tensorflow==<version> tensorrt==<version>`安装对应的TensorFlow版本和TensorRT版本，然后使用`!pip install onnx-tensorflow`安装`onnx-tensorflow`。

3. **转换ONNX到TF** (如果需要)：
- 如果你的ONNX模型是由其他框架产生的，比如PyTorch，你需要先将其转换为TensorFlow可用的形式。可以使用`torch2onnx`或`onnxmltools`等工具。

4. **使用tf2trt转换**（Python）：

   !python -m tf2trt --input_saved_model <saved_model_path> --output_file <output_engine_path> --precision <fp16|fp32> --max_workspace_size <workspace_size_in_MB>

或者使用`onnx2trt`直接从ONNX文件转换：

   python -m onnx2trt --input_model <onnx_model_path> --output <engine_path> --engine_cache_dir ~/.cache/tensorrt --verbose

5. **验证转换**：
使用`trtexec`来验证生成的引擎是否能正确运行预测：

   trtexec --engine <engine_path> --input <input_data>

记得替换上述命令中的 `<saved_model_path>`, `<onnx_model_path>`, `<output_engine_path>`, `<input_data>` 等为实际路径和数据。