vscode ssh连接防火墙关闭
sudo ufw allow ssh打开即可
TensorRT推理参考:
一篇就够：高性能推理引擎理论与实践 (TensorRT)-阿里云开发者社区
下面很好的描述了各种不同的格式。
参考文档
Tensor 内存布局 — MegEngine 1.13.2 文档
对于”NCHW” 而言，其同一个通道的像素值连续排布，更适合那些需要对 每个通道单独做运算 的操作，比如”MaxPooling”。
对于”NHWC”而言，其不同通道中的同一位置元素顺序存储，因此更适合那些需要对 不同通道的同一像素做某种运算 的操作，比如“Conv”。在GPU上训练时，输入数据格式采用NCHW格式，在推理结果输出时，返回的数据为NHWC格式。
N代表数量， C代表channel，H代表高度，W代表宽度。
NCHW其实代表的是[W H C N]，第一个元素是000，第二个元素是沿着w方向的，即001，这样下去002 003，再接着呢就是沿着H方向，即004 005 006 007...这样到019后，沿C方向，轮到了020，之后021 022 ...一直到319，然后再沿N方向。
NHWC的话以此类推，代表的是[C W H N]，第一个元素是000，第二个沿C方向，即020，040, 060..一直到300，之后沿W方向，001 021 041 061...301..到了303后，沿H方向，即004 024 .。。304.。最后到了319，变成N方向，320,340....
图中所示a就是指四个维度。
那么在不同的硬件加速的情况下，选用的类型不同，在intel GPU加速的情况下，因为GPU对于图像的处理比较多，希望在访问同一个channel的像素是连续的，一般存储选用NCHW，这样在做CNN的时候，在访问内存的时候就是连续的了，比较方便。
NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。
