Nvidia TensorRT 是一款由英伟达推出的深度学习推理引擎，旨在加速深度学习模型的部署。它通过优化和加速深度学习模型的推理过程，提供高效的性能，使深度学习模型能够在各种硬件平台上快速运行。
特性
- 高性能：TensorRT 使用多种优化技术，如张量融合、层融合等，以加速深度学习模型的推理过程。
- 灵活性：支持多种深度学习框架和模型格式，如TensorFlow、PyTorch等。
- 跨平台：可以在不同的硬件平台上运行，包括GPU、CPU和DPU。
使用场景
- 自动驾驶：在自动驾驶系统中，TensorRT 可以加速感知、定位和决策等任务的推理过程。
- 视频分析：在视频分析系统中，TensorRT 可以加速人脸识别、物体检测等任务的推理过程。
- 边缘计算：在边缘计算场景中，TensorRT 可以加速在边缘设备上运行的深度学习模型的推理过程。
示例
以下是一个使用 TensorRT 推理模型的示例：
import tensorrt as trt
# 加载模型
model = trt.OnnxFile("model.onnx")
# 配置推理引擎
engine = trt.OnnxRuntimeEngine(model)
# 运行推理
input_tensor = engine.get_input_tensor(0)
output_tensor = engine.get_output_tensor(0)
# 输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224)
# 推理
engine.run(input_data)
# 获取输出结果
output = output_tensor.as_numpy()
更多使用示例，请参考Nvidia TensorRT 官方文档。
TensorRT 示例图片