用什么命令，可以在硬件上用TensorRT运行推断

要在硬件上使用Jetson和TensorRT运行推断，首先你需要安装TensorRT SDK，并将TensorFlow模型转换为TensorRT可执行的持久化二进制图（即`.plan`文件）。以下是一般的步骤：

1. 安装TensorRT：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-tensorrt-repo-<jetson-version> <update-source>
   sudo apt-get install libnvinfer5 libnvinfer-dev

其中 `<jetson-version>` 需要替换为你的Jetson版本，比如 `jetson Xavier` 或 `jetson Nano`。

2. 将TensorFlow模型转换为TensorRT：
- 使用TensorRT INference API，例如Python脚本 `trtexec`：

     trtexec --onnx=your_model.onnx --saveEngine=optimized.engine

或者使用NVIDIA提供的工具如 `tf2trt` 工具直接转换：

   python3 -m tf2trt --model input_model.pb --output-engine output.trt --fp16

3. 运行推断：
- 如果是使用`trtexec`，你可以像下面这样加载 `.engine` 文件并执行推断：

     trtexec --engine=optimized.engine --input=input_data --output=output_data

- 对于更复杂的Python应用，可以创建自定义的TensorRT inference类，如下所示：

     import pycuda.driver as cuda
     from pycuda.autoinit import context
     from tensorrt import ICudaEngine, IExecutionContext

     # 加载引擎和上下文
     engine = ICudaEngine.deserialize(engine_file)
     stream = cuda.Stream()
     context = engine.create_execution_context()

     # 执行推断
     inputs, outputs, bindings, stream = _get_input_output_bindings(engine)
     inputs[0].host = input_data
     context.execute_async(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)

     # 获取结果
     result = outputs[0].host

请确保替换上述示例中的相应路径和变量。