如何查看TensorRT的保存路径

在TensorRT中，模型的保存路径取决于您在代码中指定的路径。通常情况下，您可以使用TensorRT提供的API来指定模型的保存路径。

以下是一个示例，展示了如何使用TensorRT在Python中保存模型并获取保存路径：

import tensorrt as trt

# 创建TensorRT引擎并构建模型

# 创建一个TensorRT的Builder和Logger
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network()

# 加载或构建模型网络

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

# 保存TensorRT引擎
engine_path = "path/to/save/engine.trt"
with open(engine_path, "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())

print("TensorRT engine saved at:", engine_path)

在上面的代码中，您可以指定一个路径来保存TensorRT引擎。在这个例子中，引擎被保存到`"path/to/save/engine.trt"`。

请注意，这只是一个示例，您可以根据自己的需求进行修改和适应。确保指定一个有效的路径来保存TensorRT引擎。

希望这可以帮助您！如果您有任何其他问题，请随时提问。