tensorrt模型加速部署

TensorRT是一种高性能的深度学习推理引擎，可优化和加速已经训练好的深度学习模型，以实现实时推理。TensorRT可用于各种硬件平台，包括GPU、CPU和嵌入式设备。

下面是一个简单的TensorRT模型加速部署的步骤：

1. 准备模型：将深度学习模型转换成TensorRT格式。可以使用TensorRT API或TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的插件来完成此操作。

2. 构建引擎：使用TensorRT API构建TensorRT引擎。TensorRT引擎是一个高度优化的二进制文件，可在推理时快速加载。

3. 加载数据：在推理时，将数据加载到TensorRT引擎中。

4. 执行推理：使用TensorRT引擎执行推理，获得模型的输出结果。

5. 优化性能：通过调整TensorRT引擎的参数和硬件配置，优化模型的性能和推理速度。

TensorRT还提供了多个示例和工具，可以帮助用户更轻松地完成模型优化和部署。