assert(engine->getNbBindings() == 3); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex1 = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); const int outputIndex2 = engine->getBindingIndex("proto"); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex1 == 1); assert(outputIndex2 == 2); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer1, kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer2, kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float))); // Alloc CPU buffers *cpu_output_buffer1 = new float[kBatchSize * kOutputSize1]; *cpu_output_buffer2 = new float[kBatchSize * kOutputSize2];

这段代码的作用是进行TensorRT引擎的绑定和内存分配操作。

首先，使用断言语句`assert(engine->getNbBindings() == 3)`来确保引擎绑定的数量为3。

然后，根据输入和输出张量的名称，通过`engine->getBindingIndex()`方法获取它们在引擎中的索引。这里假设输入张量的名称为`kInputTensorName`，第一个输出张量的名称为`kOutputTensorName`，第二个输出张量的名称为`proto`。

接下来，使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和输出缓冲区分配内存。`gpu_input_buffer`是指向输入缓冲区的指针，大小为`kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float)`。`gpu_output_buffer1`和`gpu_output_buffer2`分别是指向第一个和第二个输出缓冲区的指针，大小分别为`kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float)`和`kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float)`。

最后，使用`new`运算符在CPU上为输出缓冲区分配内存。`cpu_output_buffer1`和`cpu_output_buffer2`分别是指向第一个和第二个输出缓冲区的指针，大小分别为`kBatchSize * kOutputSize1`和`kBatchSize * kOutputSize2`。

这段代码的作用是为TensorRT引擎的输入和输出缓冲区分配内存，并创建CPU和GPU上的缓冲区指针。