如何将python代码转为代码转tensorRT格式的全部代码

将Python代码转换为TensorRT（Tensor Runtime）支持的格式通常涉及以下几个步骤，因为TensorRT是专为高性能推理优化而设计的库，它需要预先将模型结构和权重数据转换成其特定的二进制文件。以下是基本过程：

1. **安装依赖**:
首先，你需要安装`onnx`（Open Neural Network Exchange），用于将Python模型转换为ONNX格式，以及`torch2trt`（如果使用PyTorch模型）或`tf2trt`（如果使用TensorFlow模型）来进行进一步的转换。

pip install onnx torch2trt tensorflow==2.x tensorrt

2. **转换模型到ONNX**:
对于PyTorch模型，例如使用`torch.onnx.export`函数：

import torch
model = ... # your PyTorch model
input_data = ... # input data for the model
torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx", opset_version=11)

如果是TensorFlow模型，则使用`tf.saved_model.save`：

import tensorflow as tf
model = ... # your TensorFlow model
tf.saved_model.save(model, 'model')

3. **转换ONNX到TensorRT**:
使用`torch2trt`或`tf2trt`工具：

# For PyTorch
from torch2trt import TRTModule
TRT_MODEL_PATH = 'model.trt'
engine = TRTModule()
engine.load_from_onnx('model.onnx')

# For TensorFlow
!python -m tf2trt.toco --saved_model_dir=model --output_path=model.trt

4. **保存引擎**:
生成的TensorRT引擎存储在`.trt`文件中，这是可以直接用于推理的低级中间表示。

5. **加载并运行**:
在应用中加载引擎，然后像处理原始模型一样进行推理。

trt_engine = TRTModule(TRT_MODEL_PATH)
output = trt_engine(input_data)