這裡怎麼用tensorRT跟pytorch的組合？

您可以使用TensorRT和PyTorch的组合来加速和优化深度学习模型的推理过程。下面是一些基本的步骤：

1. 首先，使用PyTorch训练和保存您的模型。确保将模型保存为PyTorch的.pt或.pth文件。

2. 接下来，使用TensorRT进行模型优化。TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的库，它可以对模型进行各种优化，包括减少模型的大小、提高推理速度等。

3. 在使用TensorRT之前，您需要将PyTorch模型转换为TensorRT的可读格式。您可以使用PyTorch的torch2trt库来实现这一点。torch2trt库允许您将PyTorch模型转换为TensorRT可读的序列化模型。

4. 安装torch2trt库：pip install torch2trt

5. 通过以下代码将PyTorch模型转换为TensorRT模型：

   import torch
   from torch2trt import torch2trt

   model = YourPyTorchModel()
   model.load_state_dict(torch.load('your_model.pt'))
   model.eval()

   # 创建一个虚拟输入张量
   x = torch.ones((1, 3, 224, 224)).cuda()

   # 将PyTorch模型转换为TensorRT模型
   model_trt = torch2trt(model, [x])
   
   # 保存TensorRT模型
   torch.save(model_trt.state_dict(), 'your_model_trt.pth')

在上面的代码中，您需要将`YourPyTorchModel()`替换为您的PyTorch模型，并将`your_model.pt`替换为您保存的模型文件名。

6. 现在，您已经将PyTorch模型转换为TensorRT模型。您可以使用TensorRT模型进行推理，以获得更快的推理速度和更低的延迟。

以上是使用TensorRT和PyTorch的基本步骤。请注意，TensorRT的使用可能还涉及其他配置和优化步骤，具体取决于您的特定需求和环境。