请生成一个最简单的tensorRT代码

TensorRT是一个高效的深度学习推理优化库，用于CUDA上运行。下面是一个非常基础的Python代码示例，展示了如何使用TensorRT构建一个模型并执行推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 加载预训练模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open('model.onnx', 'rb') as model_file:
    engine = trt pytparse_engine(model_file.read(), TRT_LOGGER)

# 获取输入和输出的DNN网络流
bindings, stream = [], None
for binding in engine:
    if engine.binding_is_input(binding):
        input_shape = engine.get_binding_shape(binding)
        # 创建输入数据缓冲区
        size = trt.volume(input_shape) * engine.max_batch_size
        bindings.append(cuda.mem_alloc(size))
    elif engine.binding_is_output(binding):
        # 输出不需要缓冲区，仅用于获取形状信息
        pass
    else:
        print(f"Binding {binding} is neither input nor output.")

# 设置输入数据到缓冲区
data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
cuda.memcpy_htod_async(bindings[0], data, stream)

# 执行推理
context = engine.create_execution_context()
context.execute_async(batch_size=1, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
# 从输出缓冲区获取结果
output_data = np.empty(engine.get_binding_shape(output_binding), dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, bindings[1], stream)
stream.synchronize()

print("Output data:", output_data)

这个例子假设你有一个名为`model.onnx`的ONNX模型文件，并且已经安装了PyTorch和TensorRT。注意实际使用时需要根据你的模型和需求调整代码。