tensorRT VGG

TensorRT是一个可以在NVIDIA GPU硬件平台上运行的C++推理框架，可以将通过PyTorch、TensorFlow或其他框架训练好的模型转换为TensorRT格式，并利用TensorRT推理引擎在NVIDIA GPU上运行模型，从而提高推理速度。\[2\]

关于TensorRT是否支持动态尺寸（dynamic shape），根据我所了解的信息，TensorRT在一定程度上支持动态尺寸。TensorRT 7.0及更高版本引入了动态形状支持，可以在推理过程中动态调整输入和输出的尺寸。这使得模型可以适应不同尺寸的输入数据。但是，需要注意的是，动态尺寸的支持可能会对性能产生一定的影响，因为TensorRT在编译时需要确定输入和输出的尺寸。因此，在使用动态尺寸时，需要权衡性能和灵活性之间的平衡。\[2\]

关于VGG模型在TensorRT中的应用，由于VGG模型相对较大且具有较多的参数，转换和优化VGG模型可能会比较复杂。然而，理论上来说，TensorRT可以转换大部分模型，包括VGG模型。如果遇到无法转换的模型，可以尝试通过其他方式解决，或者考虑对模型进行简化或优化以适应TensorRT的要求。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TensorRT详细入门指北，如果你还不了解TensorRT，过来看看吧！](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/128287548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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