使用c++ tensorrt有哪些坑

在使用C++ TensorRT时可能会遇到一些坑，其中一些常见的包括：

1. 版本兼容性问题：TensorRT的不同版本之间可能存在接口差异，需要注意选择合适的版本并确保代码与之兼容。

2. 编译配置问题：在使用C++ TensorRT时，需要正确配置编译环境，包括设置正确的include路径、链接库等。

3. 数据类型转换问题：TensorRT使用的数据类型可能与常用的C++数据类型不同，需要注意进行数据类型转换。

4. 模型加载问题：在使用TensorRT加载模型时，需要确保模型文件的格式正确，并正确指定模型的输入和输出。

5. 内存管理问题：TensorRT使用GPU加速计算，需要注意正确管理GPU内存，避免内存泄漏或者内存溢出等问题。

6. 配置参数问题：TensorRT的优化参数是非常复杂的，需要根据具体情况合理设置这些参数以获得最佳性能。

7. 异常处理问题：在使用TensorRT时，需要考虑到各种异常情况，及时处理异常，确保程序稳定运行。