TensorRT 是 NVIDIA 推出的一個用于深度學習推理加速的庫，主要用于優化深度學習模型并加速其在GPU上的推理過程。以下是一個學習 TensorRT 的建議路徑：
了解深度學習和神經網絡基礎知識：首先建議學習深度學習和神經網絡的基礎知識，包括常見的深度學習模型（如CNN、RNN、GAN等）、損失函數、優化算法等。
學習 CUDA 編程：TensorRT 是基于 CUDA 編寫的，因此建議學習 CUDA 編程，了解 GPU 的基本原理和編程模型。
熟悉 TensorRT 的基本概念和工作流程：學習 TensorRT 的基本概念，包括網絡定義、網絡優化、推理引擎的生成和部署等。
實踐示例：通過實踐一些簡單的示例項目，如使用 TensorRT 加速圖像分類或目標檢測模型的推理過程，加深對 TensorRT 的理解。
深入學習優化技術：進一步學習 TensorRT 中的優化技術，包括網絡剪枝、量化、融合等技術，以提高推理性能和減少模型大小。
閱讀官方文檔和參考資料：查閱 TensorRT 的官方文檔和各種參考資料，了解更多高級功能和最佳實踐。
參與社區和討論：加入 TensorRT 的社區，參與討論和交流，獲取更多經驗和技巧。
以上是一個簡單的學習路徑建議，希望對你學習 TensorRT 有所幫助。祝學習順利！
