将深度学习模型转换为 TensorRT 并在 C++ 环境中部署，可以显著提高模型的推理速度和效率。以下是从模型转换到环境搭建及部署的详细步骤：

1. 准备工作

硬件准备

• NVIDIA GPU：确认搭载 NVIDIA GPU，并支持 CUDA。
• GPU 驱动：确保已经安装了最新版本的 NVIDIA 驱动。

软件准备

• CUDA Toolkit：下载并安装适用于你GPU和操作系统的CUDA Toolkit。
• cuDNN：下载并安装与CUDA版本兼容的cuDNN。
• TensorRT：下载并安装适用于你的CUDA和cuDNN版本的TensorRT。

2. 模型转换

将深度学习模型（例如 TensorFlow 或 PyTorch）转换为 TensorRT 的步骤：

转换 TensorFlow 模型

1. 保存 TensorFlow 模型：

   • 确保你的模型保存为 SavedModel 格式。

2. 使用 TensorFlow-TensorRT (TF-TRT) 优化：

   • 安装 tensorflow-gpu 库，它包含了 TF-TRT。
   • 使用 tensorflow.experimental.tensorrt.Converter 将模型转换为 TensorRT 优化版。

3. 转换为 TensorRT 引擎：

   • 使用 trtexec 工具将冻结的图或 SavedModel 转换为 TensorRT 引擎。命令示例：
     trtexec --onnx=your_model.onnx --saveEngine=your_model.trt --fp16

转换 PyTorch 模型

1. 将模型转换为 ONNX 格式：

   • 使用 torch.onnx.export 方法将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

2. 使用 ONNX-TensorRT 转换：

   • 使用 onnx-tensorrt 工具将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎。
   • 如同 TensorFlow，可以使用 trtexec 工具。

3. C++ 环境搭建

1. 安装必要的编译工具链：

   • 确保安装 GCC 或 Clang 以编译 C++ 代码。

2. 配置 CMake：

   • 安装 CMake，并编写 CMakeLists.txt 来管理项目和依赖。

3. 设置 CUDA 和 TensorRT：

   • 配置 CUDA 和 TensorRT 的路径，以确保编译时能够找到相关库和头文件。

4. 部署模型

1. 编写 C++ 程序：

   • 利用 TensorRT C++ API 加载并执行模型。
   • 初始化 TensorRT runtime 和 engine，将模型输入数据转化为绑定格式。

2. 代码示例：

   #include "NvInfer.h"  
   #include "cuda_runtime_api.h"  
   using namespace nvinfer1;  
   int main() {  
      // 创建TensorRT Runtime  
      IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);  
      assert(runtime != nullptr);  
      // 从文件加载TensorRT引擎  
      std::ifstream engineFile("your_model.trt", std::ios::binary);  
      std::string engineData((std::istreambuf_iterator<char>(engineFile)),  
                              std::istreambuf_iterator<char>());  
      IExecutionContext* context = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), engineData.size(), nullptr);  
      assert(context != nullptr);  
      // 准备输入和输出张量  
      // 初始化并执行推理  
      // 释放资源  
   }  

3. 测试与优化：

   • 执行模型推理，检测性能，并调整 TensorRT 参数以优化推理速度（如批大小、精度等）。

5. 程序优化与调试

• 请确保使用合适的精度（FP32, FP16, INT8）以平衡精度和性能。
• 在不同平台测试部署效果，使用 Profiling 工具（如 NVIDIA Nsight）监测性能瓶颈。

6. 部署到生产环境

• 确保所有依赖和路径在目标环境中正确配置。
• 使用 Docker 等容器技术打包模型和环境，使部署更易于管理和迁移。

通过这些步骤，你应该能够成功地将深度学习模型转换并部署到 C++ 环境中，利用 TensorRT 获得更高的性能。