使用tensorrt进行部署

使用TensorRT进行部署可以加速图片分类项目的推理过程。具体步骤如下：
1. 生成ONNX文件：首先，需要将训练好的深度学习模型转换为ONNX格式。这可以通过使用深度学习框架提供的导出工具或者第三方库来完成。
2. 创建推理引擎：接下来，使用TensorRT的API来创建推理引擎。推理引擎是一个优化后的模型，可以在特定硬件上高效地运行。创建推理引擎需要指定模型的网络结构、输入和输出的尺寸以及优化的参数。
3. 加载和推理：一旦推理引擎被创建，就可以将其加载到程序中，并使用输入数据进行推理。TensorRT会自动进行优化和加速，从而提高推理性能。
4. 结果解析：最后，根据推理的输出结果进行后续的处理和解析，例如进行分类、计算概率等。