c# 加载engine格式的模型

在C#中加载TensorRT Engine（.engine）格式的模型通常涉及以下几个步骤：

1. **引用必要的库**：首先，你需要添加对TensorRT和相关的NuGet包的引用，比如`TensorFlow.NET`或`TensorRTWrapper`等库，它们可以帮助管理和加载Engine文件。

using NVIDIA.TensorRT;
using NVIDIA.TensorRTbindings;

2. **加载库函数**：确保已经初始化了TensorRT环境，并且能够动态链接到TensorRT库。

TRT.Runtime.initialize();

3. **读取引擎文件**：通过文件流或者其他方式读取Engine文件的内容。

byte[] engineBytes = File.ReadAllBytes("model.engine");
using (MemoryStream inputStream = new MemoryStream(engineBytes))
{
    GCHandle handle = GCHandle.Alloc(inputStream, GCHandleType.Pinned);
    try
    {
        H厦uIntPtr engineData = handle.AddrOfPinnedObject();
        int engineSize = engineBytes.Length;
        
        // 创建EngineBuilder实例并加载引擎数据
        using (EngineBuilder builder = new EngineBuilder())
        {
            builder.WithCudaEngineData(engineData, engineSize);
            IRuntime runtime = TRT.Runtime.GetRuntime();            
            ICudaEngine engine = builder.Build();
            if (engine == null)
                throw new Exception("Failed to build the engine.");
        }
    }
    finally
    {
        handle.Free();
    }
}

4. **创建ExecutionContext**：使用创建的Engine执行计算任务。

using (ICudaContext context = runtime.CreateExecutionContext(engine))
{
    // 设置输入和输出缓冲区，然后执行推理
    // context.SetInput...
    // context.ExecuteAsync...
    // 获取结果
}

5. **清理资源**：当不再需要时，记得释放所有占用的资源。

context.Dispose();
engine.Dispose();
runtime.EndSession();
TRT.Runtime.shutdown();

注意：实际操作中，你可能需要根据具体的输入和输出数据类型调整设置部分，并处理异常情况。