1.TensorRT的高性能部署简介

tensorRT，nvidia发布的dnn推理引擎，是针对nvidia系列硬件进行优化加速，实现最大程度的利用GPU资源，提升推理性能
tensorRT是业内nvidia系列产品部署落地时的最佳选择

这里主要是围绕https://github.com/shouxieai/learning-cuda-trt

https://github.com/shouxieai/tensorRT_cpp提供的方案开展讨论，使得能够使用、部署起来。

2.TensorRT驾驭方案

3.如何正确导出onnx

例如，原始

4.动态batch和动态宽高的实现

5.实现一个自定义插件

6.关于封装

封装，关注业务逻辑，避免细节
主要是介绍该封装库代码工程，在github上，可下载下来研究

7.YoloV5案例

https://github.com/ultralytics/YOLOv5

YoloV5案例

8.Retinaface案例

https://github.com/biubug6/pytorch_Retinaface

Retinaface案例

9.高性能低耦合

便捷性

10.YOLOX集成

参考

1.详解TensorRT的C++/Python高性能部署，实战应用到项目

2.作者博客，手写AI
zifuture.com