TensorRT（TensorRT Outputs）的API

TensorRT（简称TRT）是一个由NVIDIA开发的高度优化的高性能机器学习推理库。它的关键特性在于其专为实时深度学习推理设计的高性能计算引擎，可以显著加速从模型到硬件的实际部署过程。在使用TensorRT API时，如你提到的`trt_outputs = predict()`函数，通常包括以下几个步骤：

1. **初始化上下文**（Context）：这是创建一个TensorRT运行时环境的基础，用于加载和管理模型。

2. **设置绑定和输入**（bindings and inputs）：你需要提供模型所需的输入数据（self.inputs），并将它们映射到TensorRT的内存空间（bindings）上，以便于后续执行。

3. **构建执行计划**（Building the Execution Plan）：使用`predict`函数基于上下文、绑定和输入创建执行计划，这是将模型转换为可以在特定硬件上高效运行的形式。

4. **运行推断**（Running Inference）：调用`predict`时，传入执行计划和流(stream)来执行计算任务，得到预测输出（trt_outputs）。

5. **解析和转换输出**（Reshaping Outputs）：像你看到的那样，对输出进行处理，如`reshape`操作，使之适应后续的数据处理流程或应用程序需求。