评估C++ TensorRT 的效果可以通过以下几种方式进行：
性能评估：可以通过比较使用TensorRT 加速的模型和原始模型的推理速度来评估TensorRT 的性能提升效果。可以使用性能分析工具（如NVIDIA的Nsight Systems）来检查GPU 的利用率、内存占用等指标。
精度评估：可以通过比较使用TensorRT 加速的模型和原始模型的推理结果来评估TensorRT 对模型精度的影响。可以使用测试数据集进行推理，然后比较输出结果的准确性。
部署效果评估：可以将使用TensorRT 加速的模型部署到实际应用中，观察部署后的性能和准确性表现，以评估TensorRT 在实际应用中的效果。
对比评估：可以将使用其他加速库（如OpenCV、cuDNN等）加速的模型和使用TensorRT 加速的模型进行对比，评估TensorRT 相对于其他加速库的效果。
综合以上几种评估方式，可以全面评估C++ TensorRT 的效果，并根据评估结果进行优化和调整。
