TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---部署

上一篇我们写到了自己手动搭建AlexNet网络进行了图像分类训练，对五种花朵进行分类，现在我们是用TensorRT API进行部署。

目录

2、TensorRT

2.1 权重获取

2.2 AlexNet.cpp

3、结果

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1、AlexNet介绍

AlexNet网络结构：

该模型一共分为8层，如下图所示，包括5个卷积层和3个全连接层，每个卷积层都包含激活函数ReLU、池化和LRN处理。

2、TensorRT

主要工作大家可以参考王鑫宇得代码，王新宇的代码没有写具体得图像分类，主要代码也是参考他的。

2.1 权重获取

gen_wts.py

import torch
from torch import nn
# from pytorch_alxnet_trt import AlexNet
from model import AlexNet
import os
import struct
from torchvision import transforms

data_transform = transf