TensorRT模型转换工具：从ONNX到Engine的一步到位

资源摘要信息:"TensorRTTrain是一个程序，它的主要功能是将ONNX格式的模型转换为TensorRT的Engine模型。在使用这个程序之前，需要先配置好TensorRT的运行环境。程序的使用非常简单，只需要两个步骤：首先是输入模型的地址，其次是选择转换模式。" 知识点一：TensorRT简介 TensorRT是NVIDIA推出的一种深度学习推理（inference）加速器，主要用于加速深度学习模型的运行速度。它可以将训练好的模型进行优化，以便在NVIDIA的GPU上运行得更快。TensorRT可以自动进行层融合、精度校准、内核自动调优等优化操作，从而提高模型在GPU上的运行效率。 知识点二：ONNX模型 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开源的模型格式，它的目的是使得不同深度学习框架训练出来的模型能够进行互通。也就是说，使用PyTorch, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit等不同深度学习框架训练出来的模型，都可以转换为ONNX格式，然后在其他支持ONNX的框架或者工具上进行使用。 知识点三：Engine模型 Engine模型是TensorRT中的一种模型格式，它是TensorRT对训练好的模型进行优化后的结果。与原始的训练模型相比，Engine模型在运行时可以达到更高的速度和更低的延迟，特别适合用于实际的生产环境。 知识点四：模型转换 模型转换是指将一种模型格式转换为另一种模型格式的过程。在这个过程中，可能会涉及到模型结构的修改、参数的重新计算等操作。模型转换的主要目的是为了使得模型能够在特定的硬件或者软件环境下更好地运行。 知识点五：TensorRT环境配置 TensorRT环境配置是指在计算机上安装并配置TensorRT的过程。这个过程通常包括安装CUDA、cuDNN、TensorRT等软件，并进行相应的环境变量设置。只有正确配置了TensorRT环境，才能成功运行TensorRT相关程序。 知识点六：使用exe执行程序 exe是Windows操作系统下的一种可执行文件格式。在这个文件中，包含了可以直接运行的程序代码和必要的资源。使用exe执行程序，只需要双击exe文件或者在命令行中输入exe文件的路径即可。这种方式非常方便，不需要编写代码或者编译程序。