这是一份TensorRT 4.0.1.6 GA版中文手册，介绍了TensorRT的优势、适用场景和工作原理，详细讲解了如何使用C++和Python进行网络定义、推理引擎构建、序列化以及自定义层拓展。涵盖了TensorFlow、Caffe、ONNX模型导入，并探讨了混合精度工作模式和INT8校准。此外，还涉及TensorRT在云和嵌入式系统的部署。
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本手册为TensorRT 4.0.1.6 GA版英文手册翻译而来，博主英文水平一般般，主要作为备忘所用，分享出来以供更多开发者使用。TensorRT Developer Guide手册一共分为四个章节，主要内容在第二、三章，看懂这两章，写代码够用了。第一章为TensorRT综述，就是自吹有多牛逼。第四章为示例，介绍demo的代码结构及功能。开篇是目录，前三章每章为两到三篇，最后第四章示例，会拆分几个关键示例进行详细说明。
第一章 什么是TensorRT？
1.1 TensorRT优势
1.2 TensorRT适用场景
1.3 TensorRT如何工作
1.4 API概述
1.5 获取TensorRT
第二章 TensorRT任务
2.1 C++初始化TensorRT
2.2 C++创建网络定义
2.2.1C++使用解析器导入模型
2.2.2使用C++解析器API导入Caffe模型
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