tensorrt pytorch 速度躲避

您好，我理解您的问题是如何使用TensorRT加速PyTorch模型的推理速度。TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推理的库，可以通过优化网络结构、减少计算精度等方式来提高推理速度。而PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，提供了灵活的张量计算和动态构建计算图的功能。

要使用TensorRT加速PyTorch模型，需要先将PyTorch模型转换为TensorRT可识别的格式。这可以通过使用torch2trt库来实现。torch2trt库提供了将PyTorch模型转换为TensorRT引擎的功能，可以在GPU上进行推理加速。

以下是使用torch2trt库将PyTorch模型转换为TensorRT引擎的示例代码：

import torch
from torch2trt import torch2trt

# 定义PyTorch模型
model = ...

# 将PyTorch模型转换为TensorRT引擎
model_trt = torch2trt(model, [input], fp16_mode=True)

其中，`model`是已经定义好的PyTorch模型，`input`是输入张量的形状，`fp16_mode`表示是否使用半精度浮点数进行计算。

转换完成后，可以使用TensorRT引擎进行推理加速。以下是使用TensorRT引擎进行推理的示例代码：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 加载TensorRT引擎
with open('model.engine', 'rb') as f:
    engine_data = f.read()
engine = trt.lite.Engine(None, engine_data)

# 创建输入和输出张量
input = cuda.mem_alloc(...)
output = cuda.mem_alloc(...)

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 执行推理
context.execute_v2(inputs=[input], outputs=[output])

其中，`model.engine`是已经转换好的TensorRT引擎文件，`input`和`output`是输入和输出张量的内存空间，需要使用PyCUDA库进行分配。`context`是TensorRT执行上下文，可以使用它来执行推理。