tensorrt学习路线

TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能深度学习推理优化器和运行时库。它可以将训练好的深度学习模型转换为高效的推理引擎，以提高推理速度和减少内存占用。以下是一个学习TensorRT的路线：

1. 了解深度学习和推理加速：首先，你需要对深度学习的基本概念有一定的了解，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。此外，你还需要了解为什么需要推理加速以及TensorRT如何提供高性能的推理加速。

2. 学习TensorRT的基本概念和架构：深入了解TensorRT的基本概念和架构，包括TensorRT的工作原理、网络定义和优化、推理引擎的创建和执行等。

3. 掌握TensorRT的安装和配置：学习如何安装和配置TensorRT，包括下载和安装TensorRT的步骤，以及与其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的集成。

4. 学习TensorRT的模型优化和转换：了解如何使用TensorRT优化和转换深度学习模型，以提高推理性能。这包括模型的量化、剪枝、融合等技术。

5. 学习TensorRT的推理加速技术：掌握TensorRT提供的推理加速技术，包括网络层的融合、内存管理、并行计算等。了解如何使用这些技术来提高推理性能。

6. 实践TensorRT的模型部署：通过实践项目，将训练好的深度学习模型部署到TensorRT中，并进行推理加速。这可以帮助你更好地理解TensorRT的使用和优化技巧。

7. 深入研究TensorRT的高级特性：进一步学习TensorRT的高级特性，如动态形状支持、多个推理引擎的并行执行、多个GPU的并行推理等。

8. 跟踪TensorRT的最新发展：持续关注TensorRT的最新发展和更新，了解新功能和改进，以保持对TensorRT的学习和使用的最新状态。