TRT（TensorRT）格式的模型与.pth或.pt格式、onnx格式模型区别与联系

TRT（TensorRT）格式的模型与PyTorch的.pth或.pt格式模型和ONNX格式模型有一些显著的差异。以下是三者之间的主要区别：

设计目的:

PyTorch (.pth/.pt): 这种格式是PyTorch的原生格式，主要用于保存和加载PyTorch模型。
ONNX (Open Neural Network Exchange): 这是一个开放的模型表示格式，允许在不同的深度学习框架之间交换模型，如PyTorch、TensorFlow、Caffe2等。
TensorRT (TRT): TensorRT是一个深度学习模型优化器和运行时，主要用于加速模型的推理。TRT格式是为NVIDIA GPU优化的，并且经过了量化、层融合和其他优化。
性能:

使用TensorRT优化的模型通常在NVIDIA GPU上有更快的推理速度。这是因为TensorRT会进行很多针对性能的优化。

兼容性:

PyTorch: 由于它是PyTorch的原生格式，所以它与PyTorch高度兼容。
ONNX: 设计为跨框架的，但并不是所有的模型和操作都能轻松地转换为ONNX或从ONNX转换。
TensorRT: 主要为NVIDIA GPU优化，对于使用不支持的层或操作的模型，可能需要额外的工作来进行转换。

使用场景:

PyTorch (.pth/.pt): 当你想继续训练或在PyTorch中进行推理时使用。
ONNX: 当你想在不同的框架之间移动模型或使用支持ONNX的工具和平台时使用。
TensorRT (TRT): 当你想在NVIDIA GPU上进行高性能的推理时使用，特别是在生产环境或嵌入式设备上。
转换流程:

通常，你可能首先从PyTorch转换为ONNX，然后从ONNX转换为TensorRT格式，尽管也有直接从PyTorch到TensorRT的工具和方法。