max堆栈里有多余节点

在max堆栈中，不存在多余节点的情况。Max堆栈是基于堆的数据结构，堆是一种特殊的树状数据结构，其中每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。

Max堆栈的根节点存储了最大的元素，而每个父节点都比其子节点具有更大的值。这种结构让我们能够以常数时间（O(1)）访问到堆中的最大值，并且在插入和删除元素时，保持堆的性质。

在Max堆栈中，每个节点都是有用的，且没有多余的节点。如果我们从根节点开始遍历整个堆，我们可以看到每个节点都紧贴着其父节点和子节点。

因此，Max堆栈中的每个节点都有其特定的位置和值，没有任何节点是多余的。如果我们删除堆中的某个节点，堆的结构将会被破坏，无法保持最大堆的性质。

总而言之，Max堆栈中不存在多余节点的情况，每个节点都有其特定的位置和值，并且在堆结构中起到重要的作用。

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onnx模型删除多余节点并能导出tensorrt

可以使用 ONNX Runtime 的 API 来删除 ONNX 模型中的多余节点，并将其导出为 TensorRT 引擎。以下是一些步骤：

1. 加载 ONNX 模型
首先，使用 ONNX Runtime 的 Python API 加载 ONNX 模型。可以使用以下代码：

   import onnx
   import onnxruntime as ort

   # Load the ONNX model
   onnx_model = onnx.load("model.onnx")

2. 删除多余节点
使用 ONNX Runtime 的 API，可以轻松删除 ONNX 模型中的多余节点。可以使用以下代码：

   # Create a new ONNX model without the unnecessary nodes
   inputs = ["input_0"]
   outputs = ["output_0"]
   new_model = ort.quantization.quantize_dynamic(onnx_model, inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个例子中，我们使用 ONNX Runtime 的 `quantize_dynamic` API 来删除模型中的多余节点。我们还指定了输入和输出节点的名称。

3. 导出 TensorRT 引擎
使用 TensorRT 的 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。可以使用以下代码将新的 ONNX 模型导出为 TensorRT 引擎：

   import tensorrt as trt

   # Create a TensorRT builder
   builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

   # Create a TensorRT network from the ONNX model
   network = builder.create_network()
   parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
   parser.parse_from_string(new_model.SerializeToString())

   # Build an engine from the TensorRT network
   engine = builder.build_cuda_engine(network)

在这个例子中，我们使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT builder 和一个 TensorRT network。然后，使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将新的 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式，并将其添加到 TensorRT network 中。最后，使用 TensorRT builder 构建一个 TensorRT 引擎。

注意，这个例子中使用的是 `parse_from_string` 方法来解析 ONNX 模型。这是因为我们已经使用 ONNX Runtime 对模型进行了修改。如果您没有修改模型，则可以使用 `parse` 方法来解析原始 ONNX 模型。

4. 运行 TensorRT 引擎
构建完 TensorRT 引擎后，可以使用与前面例子中相同的代码来运行 TensorRT 推理。

   import pycuda.driver as cuda
   import pycuda.autoinit
   import numpy as np

   # Load the engine
   with open("engine.plan", "rb") as f:
       engine_data = f.read()
   engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)

   # Allocate input and output buffers on the GPU
   input_bindings = []
   output_bindings = []
   stream = cuda.Stream()
   for binding in engine:
       size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
       dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
       if engine.binding_is_input(binding):
           input_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))
       else:
           output_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))

   # Load input data to the GPU input buffer
   input_data = np.random.randn(batch_size, input_size)
   cuda.memcpy_htod(input_bindings[0], input_data.flatten().astype(np.float32))

   # Run inference
   context = engine.create_execution_context()
   context.execute_async_v2(bindings=input_bindings + output_bindings, stream_handle=stream.handle)
   cuda.streams.synchronize()

   # Get the output data from the GPU output buffer
   output_data = np.empty((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
   cuda.memcpy_dtoh(output_data.flatten(), output_bindings[0])

在这个过程中，首先使用 TensorRT 的 Python API 加载 TensorRT 引擎。然后，使用 PyCUDA 分配输入和输出缓冲区，并将输入数据从主机（CPU）传输到设备（GPU）。接下来，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT 执行上下文，并在 GPU 上异步执行 TensorRT 推理。最后，使用 PyCUDA 将输出数据从设备（GPU）传输到主机（CPU）。

这就是如何使用 ONNX Runtime API 删除 ONNX 模型中的多余节点，并将其导出为 TensorRT 引擎。