张量有什么用

TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的库。可用于以下几个方面：
1．加速深度学习模型推理：TensorRT通过优化和压缩深度学习模型来提高深度学习模型的推理性能。它可以自动选择和融合级别，减少运算次数，从而加快模型推理速度。
2.将深度学习模型部署到嵌入式设备：TensorRT支持将深度学习模型部署到嵌入式设备，例如边缘计算设备、无人机、机器人等。通过优化和压缩模型，TensorRT可以在有限的计算资源下提供高性能的推理。
3.优化深度学习模型的内存占用：TensorRT 可以优化和压缩深度学习模型以减少其内存占用。这对于嵌入式设备和移动设备等有限存储设备尤其重要。
4.支持多种深度学习框架：TensorRT可以与多种深度学习框架集成，例如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX。这允许用户使用他们熟悉的框架训练模型，并使用 TensorRT 执行高性能推理。
简而言之，TensorRT的主要目的是加速深度学习模型的推理，使其能够在嵌入式设备和高性能计算环境中更高效地运行。