ONXX转换TRT的指令

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开源的机器学习模型文件格式，而 TensorRT (Tensor Runtime) 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理引擎。将 ONNX 模型转换成 TensorRT 的步骤通常包括以下几个：

1. **安装依赖**：确保已经安装了 ONNX 和 TensorRT 的相关工具包，例如 onnx-tensorrt 或 NVIDIA Deep Learning SDK。

2. **加载模型**：首先，使用 `onnx.load()` 函数从 ONNX 文件加载模型到 Python 环境。

import onnx
model = onnx.load("model.onnx")

3. **优化转换**：

   from onnx import shape_inference
   model = shape_inference.infer_shapes(model)
   trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
   engine = trt.utils.create_inference_graph(
       model.graph, [model.input], [model.output], max_workspace_size=1 << 28,
       precision_mode=trt.PrecisionMode.FLOAT32, logger=trt_logger)

4. **保存为引擎**：

   with open('model.trt', 'wb') as f:
       f.write(engine.serialize())

5. **部署**：最后，使用 TensorRT 运行引擎进行实时推理。