python 调用tensorrt从 onnx 导出engine

好的，我可以回答这个问题。首先，需要安装TensorRT和ONNX Runtime。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 使用ONNX将模型导出为ONNX格式。例如，使用以下命令：

import torch
import onnx
from onnxruntime.quantization import QuantType, quantize

# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load("model.pth")

# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
onnx_model_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)

2. 使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎。例如，使用以下代码：

import tensorrt as trt
import onnx

# 加载 ONNX 模型
onnx_model_path = "model.onnx"
onnx_model = onnx.load(onnx_model_path)

# 创建 TensorRT 的构建器
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

# 设置最大批处理大小和最大工作空间
max_batch_size = 1
max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = max_batch_size
builder.max_workspace_size = max_workspace_size

# 创建 TensorRT 的优化器
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = max_workspace_size
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()

# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的网络
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
success = parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
if not success:
    print("Failed to parse ONNX model.")
    exit()

# 创建 TensorRT 的引擎
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将 TensorRT 引擎保存到文件
engine_path = "model.engine"
with open(engine_path, "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())

这样就可以将ONNX模型转换为TensorRT引擎，并将其保存到文件中。