assert(engine->getNbBindings() == 2); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer, kBatchSize * kOutputSize * sizeof(float))); *cpu_output_buffer = new float[kBatchSize * kOutputSize];

这段代码用于初始化TensorRT引擎的输入和输出缓冲区。

首先，使用`engine->getNbBindings()`函数检查引擎的绑定数量是否为2，如果不是，则会触发断言错误。

然后，使用`engine->getBindingIndex()`函数获取输入和输出张量的索引。在此代码示例中，输入张量的名称为`kInputTensorName`，输出张量的名称为`kOutputTensorName`。使用断言来确保获取的索引正确。

接下来，使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和输出缓冲区分配内存空间。`gpu_input_buffer`是输入缓冲区的指针，通过将其转换为`void**`类型传递给`cudaMalloc()`函数来分配内存。同样地，`gpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针。

最后，使用`new`关键字为CPU上的输出缓冲区分配内存空间。`cpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针，它指向一个大小为`kBatchSize * kOutputSize`的浮点型数组。

通过这些步骤，实现了TensorRT引擎输入和输出缓冲区的初始化和分配内存的操作。这些缓冲区将用于在推理过程中存储输入和输出数据。