pytorch 转tensorrt流程

将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 可以分为以下几个步骤：

1. 安装 TensorRT：从 NVIDIA 的官方网站下载 TensorRT 并安装。

2. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式：使用 PyTorch 提供的 onnx 模块将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

3. 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式：使用 TensorRT 提供的 onnx2trt 工具将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式。

4. 在 TensorRT 中加载模型：使用 TensorRT 提供的 API，在 TensorRT 中加载转换后的模型。

5. 运行模型：使用 TensorRT 提供的 API 运行模型。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import tensorrt as trt
from torch2trt import torch2trt

# 将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式
device = torch.device('cuda')
model = MyModel().to(device)
inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).to(device)
model_trt = torch2trt(model, [inputs])

# 在 TensorRT 中加载模型并运行
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = trt.utils.load_engine(
        TRT_LOGGER, 'path/to/trt/model.plan')
    context = engine.create_execution_context()
    inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).numpy()
    outputs = np.empty(10, dtype=np.float32)
    bindings = [int(engine.get_binding_index(name)) for name in engine]
    inputs_, outputs_, bindings_ = common.allocate_buffers(engine)
    inputs_[0].host = inputs
    outputs_[0].host = outputs
    trt_outputs = common.do_inference(
        context, bindings=bindings_, inputs=inputs_, outputs=outputs_, stream=stream)

以上代码仅为示例，具体实现需要根据您的模型结构和数据格式进行相应的调整。