如何用tensorRT处理 .onnx文件？

TensorRT（NVIDIA Tensor RT）是一个用于加速深度学习推理性能的高性能库，尤其适用于部署在GPU上。处理`.onnx`（Open Neural Network Exchange）文件通常涉及以下几个步骤：

1. **转换模型**：
使用ONNX工具（如`onnxmltools`或`torch.onnx.export`）将训练好的PyTorch、Keras或其他框架的模型转换成ONNX格式。确保转换后的模型在TensorRT兼容范围内。

   import onnx
   from torch2trt import torch2trt

   model = ... # PyTorch模型
   input_data = ... # 输入数据
   model_trt = torch2trt(model, [input_data])

2. **保存为`.engine`文件**：
转换后的模型需要保存为TensorRT特定的持久化引擎文件 `.engine`，以便在后续推理时加载。

   model_trt.save("model.engine")

3. **加载引擎并进行推理**：
使用`TRT.Runtime`实例加载引擎，并进行推理操作。

   import tensorrt as trt
   
   runtime = trt.Runtime()
   engine = runtime.deserialize_cuda_engine(open("model.engine", "rb").read())
   inference_context = engine.create_execution_context()

   output = allocate_output_buffers(engine)
   
   inputs = prepare_input_buffers(input_data)
   inference_context.execute_async(inputs, output)
   output_data = get_results(output)

4. **性能优化**：
可以调整TensorRT的一些配置选项（如`max_workspace_size`和`precision_mode`），以达到最佳的性能与内存利用。