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TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的库。它可以用于以下几个方面：
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其推理性能。它能够自动选择和融合层次，减少运算的数量，从而加速模型的推理速度。
2. 部署深度学习模型到嵌入式设备：TensorRT支持将深度学习模型部署到嵌入式设备上，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能够优化和压缩深度学习模型，减少其内存占用。这对于有限的内存设备，如嵌入式设备和移动设备尤为重要。
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，如TensorFlow、PyTorch和ONNX。这使得用户可以使用他们熟悉的框架来训练模型，并通过TensorRT进行高性能的推理。
总之，TensorRT的主要用途是加速深度学习模型的推理，使其在嵌入式设备和高性能计算环境中能够更加高效地运行。
