如何将TRTModule模型转换为onnx模型

A：可以使用TensorRT的API将TRTModule模型转换为ONNX模型。具体步骤如下：

1. 使用TensorRT将TRTModule模型加载到内存中：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda

model_file_path = "path/to/trt/model"
engine = trt.lite.Engine(free=True)
with open(model_file_path, "rb") as f:
    engine.deserialize_cuda_engine(f.read())
runtime = trt.lite.CudaRuntime(cuda.Device(0))

trt_model = trt.lite.TRTEngineModule(engine, runtime)

2. 使用TensorRT提供的Builder类创建ONNX模型：

import onnx
import onnx_graphsurgeon as gs

builder = trt.Builder(trt_logger)
network = builder.create_network()

input_tensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.float32, shape=(-1, 3, 224, 224))
output_tensor = network.add_output(name="output", dtype=trt.float32, shape=(-1, 1000))

# 添加TRTModule模型中的层
for layer in trt_model:
    network.add_layer(layer)

# 创建ONNX模型
onnx_model = gs.export_onnx(network)
onnx.checker.check_model(onnx_model)

3. 将ONNX模型保存到磁盘上：

onnx.save(onnx_model, "path/to/onnx/model")

注意：在将TRTModule模型转换为ONNX模型时，需要确保TRTModule模型中使用的所有Op都可以转换为ONNX中的Op。否则，转换会失败。