// @brief 将本地onnx模型转为tensorrt中的engine格式，并保存到本地 TRTAPI(ExceptionStatus) onnxToEngine(const char* onnxFile, int memorySize); 这个函数怎么调用

这个`onnxToEngine`函数看起来像是一个用于将ONNX（Open Neural Network Exchange）模型转换为TensorRT（Tensor Runtime，一种高效的深度学习推理引擎）引擎的C++ API。它接受两个参数：一个是本地的ONNX模型文件名（`onnxFile`），另一个是希望分配给引擎内存的大小（`memorySize`）。

在实际调用这个函数之前，你需要包含相关的头文件并初始化TensorRT库。以下是一个简单的调用示例，假设已经包含了必要的库（如trt.h）：

#include <cuda_runtime.h>
#include <trt.Builder.h>
#include <trt.IRuntime.h>
#include <trt.OnnxParser.h>

using namespace nvinfer1;

int main() {
    try {
        // 1. 创建ONNX解析器
        OnnxParser parser;
        if (!parser.parseFromFile(onnxFile)) {
            throw std::runtime_error("Failed to parse ONNX model");
        }

        // 2. 创建Builder
        Builder builder;
        ICudaEngine* engine = nullptr;
        if (!builder.createOptimizedNetwork(parser.get Networks(), memorySize, &engine)) {
            throw std::runtime_error("Failed to create TensorRT engine");
        }

        // 3. 保存引擎到文件
        if (!engine->save(enginemodelFile.c_str())) {
            throw std::runtime_error("Failed to save engine to file");
        }

        // 4. 清理资源
        delete engine;
        engine = nullptr;

        return 0;
    } catch (const ExceptionStatus& es) {
        std::cerr << "Error: " << es.toString() << std::endl;
        return static_cast<int>(es);
    }
}

注意，这只是一个基础的示例，实际调用时可能还需要处理更复杂的错误处理和资源管理。另外，`memorySize`应该根据实际硬件性能和模型复杂度合理设置。