torch2trt：实现PyTorch到TensorRT的高效转换

资源摘要信息:"torch2trt 是一个用于将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 模型的开源工具，主要目的是优化模型性能。它基于 TensorRT Python API 构建，提供了简单易用的接口，允许开发者仅通过一个函数调用即可完成模型转换。torch2trt 设计上的易用性和可扩展性意味着用户可以方便地编写自定义层转换器并注册到系统中，从而让 torch2trt 能够支持更多类型的 PyTorch 模型。 TensorRT 是一个由 NVIDIA 提供的深度学习推理平台，它针对 GPU 上的推理工作进行了高度优化，能够在保持精度的同时，大幅提高模型的运行效率。通过将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式，可以显著提升模型在 NVIDIA 硬件上的运行速度和效率。这一点对于部署深度学习模型到生产环境中非常关键，尤其是在需要实时处理大量数据的应用场景下。 torch2trt 之所以易于扩展，是因为它允许用户使用 Python 代码编写自定义层转换器，并通过使用 @tensorrt_converter 装饰器将这些转换器注册到 torch2trt 的转换流程中。这使得即使是复杂的、包含自定义层的 PyTorch 模型，也可以被转换为 TensorRT 模型，从而在兼容的 NVIDIA 设备上运行。 虽然 torch2trt 提供了强大的转换功能，但其对 PyTorch 和 TensorRT 的支持仍有一定的局限性。目前，该工具主要被用于优化 JetBot 项目中使用的模型，这是一个利用 AI 进行智能控制的机器人项目。开发者和研究人员可以通过使用 torch2trt，不仅优化 JetBot 项目中的模型，还可以尝试将其应用于其他模型，以实现性能优化。 在使用 torch2trt 的过程中，如果用户遇到任何问题，该项目的维护者鼓励用户提出反馈，以便持续改进工具的功能和稳定性。更多关于如何使用 torch2trt 的信息和示例用法，用户可以查阅相关的 notebook 文件，这是开发者社区中常见的交互式文档形式，有助于用户更好地理解和掌握工具的使用。 总的来说，torch2trt 是一个重要的工具，它将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 模型的过程简化，使得 PyTorch 用户能够在 NVIDIA 设备上部署经过优化的深度学习模型。它代表了机器学习模型部署领域的一个重要进步，特别是在需要高性能推理能力的应用场景中。" 【压缩包子文件的文件名称列表】: torch2trt-master，表明用户可以获取的资源包含了 torch2trt 工具的源代码仓库，其中可能包括了转换器的核心代码、示例代码、API文档以及其他支持文件。用户可以下载并安装这个工具，通过阅读源代码和相关文档来进一步了解 torch2trt 的使用方法和扩展机制。