易用的PyTorch到TensorRT转换工具：torch2trt
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简介：
torch2trt是一款易于使用的Python库，它能够将基于PyTorch开发的深度学习模型高效地转换为适用于NVIDIA TensorRT引擎的优化版本。
在TensorRT中使用torch2trt转换器可以将PyTorch模型转为TensorRT优化后的版本。这个工具利用了TensorRT的Python API来实现这一过程，并且提供了简单易用的方法：通过一个函数调用即可完成模块从PyTorch到TensorRT的转换。
该转换器易于扩展，允许用户使用Python编写自己的层转换器并通过@tensorrt_converter进行注册。如果在使用过程中遇到任何问题或发现新需求，请随时反馈。需要注意的是，此工具目前对TensorRT和PyTorch的支持范围有限，并主要用于优化项目中特定模型的表现。
以下是一个简单的用法示例：
```python
import torch
from torch2trt import torch2trt
from torchvision.models.alexnet import alexnet
# 创建一个AlexNet实例并将其转换为TRT模块。
model = alexnet(pretrained=True)
x = torch.randn((1, 3, 224, 224)).cuda()
model_trt = torch2trt(model, [x])
```
更多详细信息请查看相关文档。
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