python代码怎么部署到C++ TENSORTRT

要将Python代码部署到C++ TensorRT，需要进行以下步骤：

1. 将Python模型转换为TensorRT引擎：使用TensorRT的Python API将Python模型转换为TensorRT引擎。这个过程可以在Python中完成。

2. 将TensorRT引擎序列化为文件：使用TensorRT的C++ API将TensorRT引擎序列化为文件。这个过程需要在C++中完成。

3. 在C++中加载TensorRT引擎：使用TensorRT的C++ API在C++中加载TensorRT引擎。

4. 在C++中推理：使用TensorRT的C++ API在C++中进行推理。

以下是一个简单的示例：

import tensorrt as trt

# 转换Python模型为TensorRT引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
    builder.max_workspace_size = 1 << 30
    with open('model.onnx', 'rb') as model:
        parser.parse(model.read())
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将TensorRT引擎序列化为文件
with open('model.trt', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <NvInfer.h>

int main()
{
    // 加载TensorRT引擎
    std::ifstream engine_file("model.trt", std::ios::binary);
    engine_file.seekg(0, std::ios::end);
    const size_t engine_size = engine_file.tellg();
    engine_file.seekg(0, std::ios::beg);
    std::vector<char> engine_data(engine_size);
    engine_file.read(engine_data.data(), engine_size);
    nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(nvinfer1::ILogger::Severity::kWARNING);
    nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_data.data(), engine_size, nullptr);

    // 推理
    nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
    float input_data[] = {1.0, 2.0, 3.0};
    float output_data[3];
    cudaMallocManaged(&input_data_dev, 3 * sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&output_data_dev, 3 * sizeof(float));
    cudaMemcpy(input_data_dev, input_data, 3 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    void* bindings[] = {input_data_dev, output_data_dev};
    context->execute(1, bindings);
    cudaMemcpy(output_data, output_data_dev, 3 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    std::cout << output_data[0] << ", " << output_data[1] << ", " << output_data[2] << std::endl;

    // 释放资源
    cudaFree(input_data_dev);
    cudaFree(output_data_dev);
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}