tensorrt 使用FP32

TensorRT支持使用FP32进行推理。FP32是一种浮点数格式，可以存储32位（4字节）的数据，并且支持浮点数的运算。在使用FP32进行推理时，TensorRT会使用浮点数计算来处理网络的输入和输出数据。这种方法可以获得较高的精度，但是需要更多的计算资源和内存。

在使用TensorRT进行FP32推理时，您需要做以下几个步骤：

1. 定义网络结构：您需要使用TensorRT API来定义网络结构并创建一个推理引擎。

2. 读取输入数据：您需要从外部读取输入数据，并将其转换为TensorRT支持的格式。

3. 执行推理：您需要将输入数据提供给TensorRT引擎，并执行推理操作。

4. 获取输出数据：您需要从TensorRT引擎中获取输出数据，并将其转换为您需要的格式。