onnxruntime包直接开启tensorrt加速方法

你可以使用ONNX Runtime的TensorRT执行器来加速你的模型。以下是一些步骤：

1. 首先，你需要安装ONNX Runtime。你可以在官方文档中找到安装说明：https://www.onnxruntime.ai/docs/how-to/install.html

2. 然后，你需要安装TensorRT。你可以从NVIDIA的官方网站上下载TensorRT并按照说明进行安装：https://developer.nvidia.com/tensorrt

3. 接下来，你需要将你的模型转换为ONNX格式。你可以使用ONNX的官方工具或者其他支持ONNX格式的工具来完成这一步。

4. 现在你可以使用ONNX Runtime的TensorRT执行器来运行你的模型了。以下是一个示例代码：

import onnxruntime as ort

# Load the ONNX model
model_path = 'path/to/your/onnx/model'
sess_options = ort.SessionOptions()
sess_options.intra_op_num_threads = 1 # Set the number of threads
sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL # Set the execution mode
sess_options.optimized_model_filepath = 'path/to/your/optimized/onnx/model' # Set the path to optimized ONNX model
sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL # Set the optimization level
sess_options.add_session_config_entry('session.gpus', '0') # Set the GPU device ID
ort_session = ort.InferenceSession(model_path, sess_options)

# Get the input and output names
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name

# Prepare the input tensor
input_data = ...

# Run the model
output_data = ort_session.run([output_name], {input_name: input_data})[0]

你可以根据你的需求调整会话选项，例如设置线程数、优化级别以及GPU设备ID等。