tensorrt onnx\

TensorRT是一个用于优化深度学习推理的高性能推理引擎。它可以将训练好的深度学习模型转换为高效的推理引擎，以提高推理的性能和效率。

关于TensorRT与ONNX的集成，可以通过使用TensorRT的ONNX解析器来将ONNX模型转换成TensorRT可优化的格式。这样可以利用TensorRT的优化技术，提高模型的推理性能。在集成TensorRT和ONNX的过程中，可以使用一些常用的操作和函数，例如在TensorRT中增加节点和张量图节点，以及使用第三方库tensorrtx封装常用的网络模型，如ResNet等。同时，在使用TensorRT时需要包含一些必要的头文件，如NvInfer.h和NvInferRuntime.h，以及相应的库文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TensorRT ONNX 基础](https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/124531693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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