TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个深度学习推理引擎，旨在优化 TensorFlow 模型的推理性能。以下是一些关于 TensorRT 优化的指南。

1. 简介

TensorRT 是一个高性能的深度学习推理引擎，它可以将 TensorFlow 模型转换为高效运行的格式。使用 TensorRT 可以显著提高模型的推理速度和降低功耗。

2. 优化步骤

  1. 模型转换：使用 TensorFlow 提供的工具将模型转换为 TensorRT 格式。
  2. 构建引擎：使用 TensorRT 的 API 构建推理引擎。
  3. 执行推理：使用构建的引擎进行推理。

3. 示例代码

以下是一个使用 TensorRT 进行推理的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt

# 加载模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 转换模型
converter = trt.TrtGraphConverter(
    input_graph_def=model.graph_def,
    input_tensor_names=['input'],
    output_tensor_names=['output'],
    max_batch_size=1
)

converter.convert()

# 保存模型
converter.save('trt_model')

# 加载 TensorRT 模型
trt_model = tf.saved_model.load('trt_model')

# 执行推理
input_data = tf.random.normal([1, 224, 224, 3])
output = trt_model(input_data)
print(output)

4. 扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 和 TensorRT 的内容，请访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

5. 图片

TensorRT 优化后的模型推理速度更快，功耗更低。以下是一张展示 TensorRT 优化前后模型性能对比的图片：

TensorRT 性能对比