C++配置tensorrt

要在C++中配置TensorRT（NVIDIA的深度学习推理优化库），你需要遵循以下几个步骤：

1. 安装TensorRT：首先确保已经安装了最新版本的NVIDIA CUDA和对应的cuDNN。然后，从NVIDIA官网下载并安装TensorRT SDK。

2. 配置环境：添加TensorRT到系统路径，以便C++项目能够找到相关的头文件和库。这通常包括将`include`目录添加到`#include <...>`搜索路径中，以及设置`lib`目录作为链接时的查找路径。

3. 包含头文件：在C++源代码中包含必要的头文件，如`nvinfer.h`，它定义了TensorRT API。

4. 创建解析器：使用`INetworkDefinition`和`ICudaEngine`等结构体创建TensorRT网络解析器，并加载模型权重。

5. 执行推断：实例化`IExecutionContext`对象，通过其执行方法进行实时推理，提供输入数据并获取输出结果。

6. 示例代码示例：

#include <NvInfer.h>

// ... (其他库导入)

int main() {
    // 加载模型
    nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
    nvinfer1::IBuilder* builder = runtime->createNetworkBuilder();
    // ... (构建网络)
    nvinfer1::ISerializationContext* serializationContext = builder->createSerializationContext();
    nvinfer1::ILibrary* library = serializationContext->deserializeLib(modelPath, nullptr);

    // 解析并创建执行引擎
    nvinfer1::IRuntime暨IHostDeviceMemoryAllocator hostAlloc;
    ICudaEngine* engine = builder->buildSerializedNetwork(library, networkDefinition, &hostAlloc);

    // 实例化执行上下文并推断
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(&hostAlloc);
    TensorRT::Dims inputDims;
    // ... (设置输入数据)
    auto outputTensor = allocateOutputTensor(engine->getBindingDimensions(BINDING_NAME_OUTPUT), outputType);
    context->execute(inputBindings, outputBindings);

    // ... (处理和释放资源)
    return 0;
}