TensorRT 是 NVIDIA 推出的一个用于深度学习推理加速的库，主要用于优化深度学习模型并加速其在GPU上的推理过程。以下是一个学习 TensorRT 的建议路径：
了解深度学习和神经网络基础知识：首先建议学习深度学习和神经网络的基础知识，包括常见的深度学习模型（如CNN、RNN、GAN等）、损失函数、优化算法等。
学习 CUDA 编程：TensorRT 是基于 CUDA 编写的，因此建议学习 CUDA 编程，了解 GPU 的基本原理和编程模型。
熟悉 TensorRT 的基本概念和工作流程：学习 TensorRT 的基本概念，包括网络定义、网络优化、推理引擎的生成和部署等。
实践示例：通过实践一些简单的示例项目，如使用 TensorRT 加速图像分类或目标检测模型的推理过程，加深对 TensorRT 的理解。
深入学习优化技术：进一步学习 TensorRT 中的优化技术，包括网络剪枝、量化、融合等技术，以提高推理性能和减少模型大小。
阅读官方文档和参考资料：查阅 TensorRT 的官方文档和各种参考资料，了解更多高级功能和最佳实践。
参与社区和讨论：加入 TensorRT 的社区，参与讨论和交流，获取更多经验和技巧。
以上是一个简单的学习路径建议，希望对你学习 TensorRT 有所帮助。祝学习顺利！
