tensorrt部署

TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能推断的深度学习优化器和运行时引擎。它可以针对深度神经网络模型进行优化，从而加速模型的推理过程。在TensorRT中，部署ResNet网络可以按照以下步骤进行：

1. 生成ONNX文件：首先，将ResNet模型转换为ONNX格式。使用PyTorch官方提供的torch.onnx.export()函数可以将模型转换为ONNX文件。在转换过程中，需要指定输入的维度和模型的权重等信息。

2. 创建推理引擎：接下来，使用TensorRT的API来创建推理引擎。可以使用TensorRT的Builder和Network类来构建网络结构，并设置优化参数和推理选项。

3. 编译和优化：在创建网络结构后，需要使用TensorRT的Builder类将网络编译为可执行的推理引擎。在此过程中，TensorRT会对网络进行优化，包括融合卷积、批量归一化和激活函数等操作，以提高推理性能。

4. 推理：最后，使用生成的推理引擎对输入数据进行推理。可以将输入数据传递给推理引擎，并获取输出结果。

需要注意的是，部署TensorRT需要在系统中安装相应的软件和依赖库，如CUDA和TensorRT。在Windows 10系统上完成部署时，需要确保软件和依赖包的正确安装和配置。

总结来说，TensorRT部署ResNet网络的过程包括ONNX文件的生成、推理引擎的创建、编译和优化以及最后的推理过程。这样可以提高模型的推理性能，并加速图片分类项目的部署。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorRT部署resnet网络Python、c++源码](https://download.csdn.net/download/matlab_xiaogen/86404017)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [TensorRT部署总结（一）](https://blog.csdn.net/qq_23022733/article/details/124566752)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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