Tensorrt笔记（二）
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。
- 1、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。
- 2、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。
tensorRT的配置是很简单的，官网注册，填调查问卷，就可以下载了,笔者用的是TensorRT-7.0.0.1