实现个基于TensorRT的C++示例代码，演示如何加载并使用预先训练好的分类模型进行推理。

对于这个问题，我可以回答。可以通过以下步骤实现：

1. 将分类模型的权重和结构保存为 TensorRT 支持的格式，例如 ONNX 或 UFF。

2. 使用 TensorRT 提供的 API 构建 inference engine。

3. 加载并解析模型文件，并将其添加到 inference engine 中。

4. 构建输入和输出张量和缓冲区，将输入数据绑定到输入张量上。

5. 执行推理并在输出缓冲区中获取结果。

6. 释放张量和缓冲区，并销毁 inference engine。

你可以参考 NVIDIA 官方提供的 TensorRT 示例代码或者相关的开源项目进行学习和实践。