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使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。以下是一个简单的C++代码示例，演示如何加载TensorRT引擎并执行推理。希望这个示例能帮助你理解如何在C++中使用TensorRT进行推理。确保你的编译命令链接了TensorRT和CUDA库。

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因此，对于需要高性能推理的深度学习应用，建议使用TensorRT或其他推理引擎进行部署。同时，它们也提供了丰富的API和工具，使得开发者能够轻松地集成和部署高性能的深度学习模型。在比较C++直接使用Python训练出来的模型的三种方式（使用Python的C API、使用TensorRT或其他推理引擎、使用第三方库如Pybind11）的效率时，每种方式都有其特点和适用场景，因此效率也会有所不同。综上所述，C++可以直接使用Python训练出来的模型进行推理，但需要根据具体需求选择合适的方法和步骤。

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