onnx转换为tensorrt模型

您可以使用TensorRT提供的ONNX Parser来将ONNX模型转换为TensorRT模型。以下是一些基本的步骤：

1. 安装TensorRT：您需要先安装TensorRT库。可以从NVIDIA官方网站下载适合您系统的版本，并按照它们的文档进行安装。

2. 导入TensorRT：在Python脚本中，您需要导入TensorRT库和其他必要的库：

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

3. 加载ONNX模型：使用ONNX库加载ONNX模型：

model = onnx.load("path/to/your/model.onnx")

4. 创建TensorRT的builder和network对象：

trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_builder = trt.Builder(trt_logger)
trt_network = trt_builder.create_network()

5. 创建ONNX Parser对象并解析ONNX模型：

onnx_parser = trt.OnnxParser(trt_network, trt_logger)
onnx_parser.parse(model.SerializeToString())

6. 配置TensorRT的优化器和创建推理引擎：

trt_builder.max_batch_size = 1
trt_builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大的工作空间大小
trt_engine = trt_builder.build_cuda_engine(trt_network)

7. 保存TensorRT模型：

trt_engine.save_serialized_state("path/to/save/engine.trt")

现在，您已经将ONNX模型成功转换为TensorRT模型。您可以使用保存的TensorRT模型进行推理。

请注意，这只是一个简单的示例，实际转换过程可能需要根据您的模型和需求进行调整。更详细的文档和示例可以在TensorRT的官方文档中找到。