TensorRT是一個用于高性能深度學習推理的庫。它可以用于以下幾個方面：
1. 加速深度學習模型推理：TensorRT通過優化和壓縮深度學習模型來提高其推理性能。它能夠自動選擇和融合層次，減少運算的數量，從而加速模型的推理速度。
2. 部署深度學習模型到嵌入式設備：TensorRT支持將深度學習模型部署到嵌入式設備上，如邊緣計算設備、無人機、機器人等。通過優化和壓縮模型，TensorRT可以在有限的計算資源下提供高性能的推理。
3. 優化深度學習模型的內存占用：TensorRT能夠優化和壓縮深度學習模型，減少其內存占用。這對于有限的內存設備，如嵌入式設備和移動設備尤為重要。
4. 支持多種深度學習框架：TensorRT可以與多種深度學習框架集成，如TensorFlow、PyTorch和ONNX。這使得用戶可以使用他們熟悉的框架來訓練模型，并通過TensorRT進行高性能的推理。
總之，TensorRT的主要用途是加速深度學習模型的推理，使其在嵌入式設備和高性能計算環境中能夠更加高效地運行。
