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1. TensorRT 简介
TensorRT是由NVIDIA开发的一个深厚度学推理工具，专注于模型优化和速度提升。它支持许多种深厚度学框架， 如Caffe、TensorFlow等，并Neng将模型转换为TensorRT格式，实现GPU的高大效利用。
2. TensorRT 干活原理
TensorRT通过以下步骤优化模型：
- 模型转换将模型转换为TensorRT支持的格式。
- 优化对模型进行优化，以少许些计算量和搞优良推理速度。
- 生成引擎生成优化后的模型引擎，用于推理。
3. 用TensorRT
- 模型转换Neng用TensorRT给的工具将Caffe、TensorFlow等框架的模型转换为TensorRT格式。
- 插件TensorRT支持用插件来进一步优化模型，比方说LeakyReLU插件。
- 运行时用生成的TensorRT引擎进行模型推理。
4. 优势
- 高大性Neng通过优化模型，TensorRTNeng显著搞优良模型的推理速度和效率。
- 矮小延迟适用于需要高大实时性的应用场景，如自动驾驶、实时视频琢磨等。
- 跨平台支持许多种深厚度学框架和结实件平台。
5. 应用场景
- 数据中心用于在数据中心进行巨大规模模型推理。
- 边缘计算用于在边缘设备上进行实时推理。
- 自动驾驶用于自动驾驶车辆中的实时目标检测和跟踪。
6. 安装与配置
- CUDA和cuDNNTensorRT依赖于CUDA和cuDNN库，需要先安装这些个库。
- Python和pipNeng用pip安装TensorRT的Python包。
7. 教程和材料
- 官方文档NVIDIA给了详细的TensorRT文档和教程。
- 社区论坛NVIDIA开发者社区给了许许多关于TensorRT的聊聊和优良决方案。
