先来一段摘抄自网上的TensorRT介绍：
TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。
- TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用 32 位或 16 位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。
- TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。现在大多数深度学习框架是没有针对GPU做过性能优化的，而英伟达，GPU的生产者和搬运工，自然就推出了针对自己GPU的加速工具TensorRT。一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三次cuDNN对应的API，但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的，TensorRT会对一些可以合并网络进行合并。我们通过一个典型的inception block来看一看这样的合并运算。
TensorRT用来做模型的推理优化，也是有Python接口的，实际使用测试下来，python接口的模型推理速度C++基本差不多的。这里较为详细的记录TensorRT python接口从环境的配置到模型的转换，再到推理过程，还有模型的INT8量化，有时间的话也一并总结记录了，笔者使用的版本是TensorRT7.0版本，此版本支持模型动态尺寸的前向推理，下面也会分为静态推理和动态推理来介绍。
3.3.1 builder介绍
builder功能之一是搜索cuda内核目录，找到最快的cuda以求获得最快的实现，因此有必要使用相同的GPU进行构建（相同的操作，算子进行融合，减少IO操作），engine就是在此基础上运行的，builder还可以控制网络以什么精度运行（FP32,FP16,INT8），还有两个特别重要的属性是最大批处理大小和最大工作空间大小。
安装完 tensorRT后， pip安装pycuda
pip install pycudaTensorRT 模型转换
日志
要创建构建器，您需要首先创建一个记录器，为tensorrt实现日志报错接口方便报错。 TensorRT中包含一个简单的日志记录器与Python绑定。包括一个简单的记录器实现，它将高于特定严重性的所有消息记录到stdout 。在下面的代码我们只允许警告和错误消息才打印
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)The Build Phase 构建器
简单来说就是用tensorrt的语言来构建模型，如果自己构建的话，主要是灵活但是工作量so large，一般还是用tensorrt parser来构建
（1）Caffe框架的模型可以直接用tensorrt内部解释器构建
（2）除caffe，TF模型以外其他框架，先转成ONNX通用格式，再用ONNX parser来解析
（3）TF可以直接通过tensorrt内部的UFF包来构建，但是tensorrt uff包中并支持所有算子
（4）自己将wts放入自己构建的模型中，工作量so large，但是很灵活。
博主用的ONNXparser来构建engine的，下面就介绍以下ONNX构建engine
创建一个构建器：
builder = trt.Builder(logger)4.1.1. Creating a Network Definition in Python
创建构建器后，优化模型的第一步是创建网络定义：
# 1-1、设置网络读取的 flag # EXPLICIT_BATCH 相较于 IMPLICIT_BATCH 模式，会显示的将 batch 的维度包含在张量维度当中， # 有了 batch大小的，我们就可以进行一些必须包含 batch 大小的操作了，如 Layer Normalization。 # 不然在推理阶段，应当指定推理的 batch 的大小。目前主流的使用的 EXPLICIT_BATCH 模式
# 1-2 构建一个空的网络计算图
network_flags = (1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
self.network = builder.create_network(network_flags)为了使用 ONNX 解析器导入模型，需要EXPLICIT_BATCH标志。有关详细信息，请参阅显式与隐式批处理部分。
4.1.2. Importing a Model using the ONNX Parser
现在，需要从 ONNX 表示中填充网络定义。您可以创建一个 ONNX 解析器来填充网络，如下所示：
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
