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TensorRT 是一套可用于高效实现DL模型推理的SDK，它内含infer优化器和运行环境，能让DL模型在更低的资源占用的条件下，以更快的的运行。在TensorRT中，我们可以用API手动地一个Layer一个Layer地搭建Network，也可以直接使用来自ONNX的模型，如果使用后者，就不需要一层一层地搭建模型。
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加载模型，并优化模型，计算图优化，将多个层合并为一个层，消除无用层，导入用户自定义的plugin（可选）
注：上述这些操作都是为了，加快模型的推理速度，同时降低模型的资源消耗（CPU资源，内存资源）。
维护运行环境，然后序列化和反序列化engine
下面是一些名词和功能的解释
数据存在同一片显存中，可快速复用，以此避免内存的反复分配和释放。
日志记录器，可以从详细到简略设置不同记录等级的日志。
引擎构建器，模型搭建的入口，构建模型的核心，可以用于创建TensorRT对象，创建用于Dyanmic Shape输入的配置器。
网络属性选项，用于设置模型的属性，如设置数据精度类型，设置explicit batch，设置Dynamic Shape等。
explicit batch 即显式地指定张量的batch，explicit batch为主流开发方法，也支持更多功能
实际开发时，我们会对模型输入不同的shape的数据，这要求模型每次接受的shape，batch等不同。所以提供了Dynamic Shape适用于输入张量shape在infer时才确定的情况，它不仅支持输入输出的调整，还可以在数据的不同批次的推理间随时做调整，几乎所有维度都动态可变。
我们可以把Layer看作为计算节点，Tensor可以看作数据节点。
Tensor数据节点可作为一个Layer计算节点的输入输出节点，换句话说我们时用Layer计算节点和Tensor数据节点搭建出了整个网络。
网络具体构造，网络主体，实际开发时，我们需要不断的用network添加各种网络层，标记输入输出张量和设置层属性。
类比cpu中的进程，用于设置张量的shape，用于执行真正的推理计算。
开始推理时，我们需同时准备CPU和GPU内存，然后数据从内存copy至显存，在GPU端计算，然后将计算结果copy回内存
将引擎保存下来即为序列化，加载以前保存好的引擎即为反序列化，这样就不用每次推理之前都构建一次引擎，直接加载使用即可。
注意，跨平台甚至是跨版本的序列化和反序列化是不可以的，甚至是相同平台，相同版本，不同时间构建的engine都可能是不同的
将ONNX格式模型部署于设备上推理，有三种方式
1， 使用原框架自带的TRT接口
性能稍差，但易用性高，难度低，开发速度快
2， 使用Parser，将模型转换到TRT再使用
性能高，但需要改network和写适配的plugin，兼顾了效率和性能，是最推荐的开发方式
3， 使用TRT重建整个Network，再使用
性能最高，资源消耗最少，能精细控制Network，但是易用性和开发效率低