t文件封装好了的函数TRTModule，可直接通过model_trt.load_state_dict(torch.load(‘mode.trt’))得到。from torch import TRTModule

TRTModule是一个来自PyTorch的TensorRT（TensorRT，英伟达专有的深度学习优化库）封装类，它允许开发者将预先训练好的模型转换成高效的张量运行时间（TensorRT）引擎。当你有一个已经在PyTorch中训练并保存的模型（如'model.pt'），并且你想利用TensorRT的加速性能，你可以这样做：

首先，你需要使用torch.jit.trace或者torch.jit.script将模型转换为支持推理的脚本模式，然后加载原始的权重到这个脚本模型中。接着，使用`torch.backends.quantized.*`模块将模型量化为适合TensorRT的格式。

一旦完成了这些步骤，你就可以创建一个TRTModule实例，并加载已经转换和优化过的状态字典，例如：

import torch
from torch.utils.dlpack import to_dlpack

# 加载预训练模型的状态字典
state_dict = torch.load('model.trt', map_location='cpu')

# 将模型转换为TRTModule
model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(state_dict)

# 现在model_trt可以直接用于Inference，速度通常比纯PyTorch更快

注意，由于加载的是预处理后的模型，所以在这个阶段，你不能再更新模型的参数，只能用于预测任务。