TensorRT在物联网中的应用

TensorRT是英伟达公司推出的一个高性能深度学习推理引擎，主要用于优化深度学习模型的推理性能。在物联网应用场景中，对于一些需要实时推理的场景，TensorRT可以提供很好的加速效果，从而满足实时性要求。

在本文中，我们将介绍如何使用TensorRT来优化深度学习模型，并在物联网应用中进行实时推理。

1. 安装TensorRT

首先，我们需要在系统中安装TensorRT。可以从英伟达官网下载安装包，然后按照说明进行安装。

2. 导出模型

接下来，我们需要导出深度学习模型。这里我们以PyTorch框架为例，假设我们已经训练好了一个模型，保存在model.pt文件中。

我们可以使用torch.onnx工具将PyTorch模型导出为ONNX格式，然后再使用TensorRT的uff转换器将ONNX模型转换为uff格式。转换代码如下：

import tensorrt as trt
import uff

# Load PyTorch model
model