用python推理tensorrt模型的代码，注释为中文

以下是使用Python推理TensorRT模型的代码，注释为中文：

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

# 加载TensorRT引擎
def load_engine(engine_path):
    with open(engine_path, "rb") as f, trt.Runtime(trt.Logger()) as runtime:
        engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
    return engine

# 创建执行上下文
def create_context(engine):
    context = engine.create_execution_context()
    input_name = engine.get_binding_name(0)
    output_name = engine.get_binding_name(1)
    input_shape = engine.get_binding_shape(0)
    output_shape = engine.get_binding_shape(1)
    input_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(0))
    output_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(1))
    return context, input_name, output_name, input_shape, output_shape, input_dtype, output_dtype

# 加载输入数据
def load_input(input_path, input_shape, input_dtype):
    input_data = np.fromfile(input_path, dtype=input_dtype)
    input_data = input_data.reshape(input_shape)
    return input_data

# 加载输出数据
def allocate_output(output_shape, output_dtype):
    output_data = np.empty(output_shape, dtype=output_dtype)
    return output_data

# 推理函数
def inference(context, input_data, output_data):
    # 分配GPU内存
    d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
    d_output = cuda.mem_alloc(output_data.nbytes)
    bindings = [int(d_input), int(d_output)]

    # 将数据从CPU拷贝到GPU
    cuda.memcpy_htod(d_input, input_data)

    # 执行推理
    context.execute_v2(bindings)

    # 将结果从GPU拷贝回CPU
    cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output)

    # 释放GPU内存
    cuda.mem_free(d_input)
    cuda.mem_free(d_output)

# 主函数
def main():
    engine_path = "model.engine"
    input_path = "input.bin"
    output_path = "output.bin"

    # 加载TensorRT引擎
    engine = load_engine(engine_path)

    # 创建执行上下文
    context, input_name, output_name, input_shape, output_shape, input_dtype, output_dtype = create_context(engine)

    # 加载输入数据
    input_data = load_input(input_path, input_shape, input_dtype)

    # 分配输出数据内存
    output_data = allocate_output(output_shape, output_dtype)

    # 进行推理
    inference(context, input_data, output_data)

    # 保存输出数据到文件
    output_data.tofile(output_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了一个简单的TensorRT模型推理过程，主要分为以下几个步骤：

1. 加载TensorRT引擎；
2. 创建执行上下文；
3. 加载输入数据；
4. 分配输出数据内存；
5. 进行推理；
6. 保存输出数据到文件。

其中，第1步和第2步主要是准备TensorRT的环境，第3步和第4步主要是准备输入输出数据的内存空间，第5步是实现模型的推理过程，第6步是将输出数据保存到文件中。