tf-serving集成tensorRT

TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理引擎，用于在NVIDIA GPU上进行高效的深度学习模型推理。TF-Serving是TensorFlow提供的一个模型服务框架，可以用于将训练好的TensorFlow模型部署为一个可供外部调用的服务。

要将TensorRT集成到TF-Serving中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要将TensorFlow模型转换为TensorRT模型。可以使用TensorRT提供的工具或API将TensorFlow模型转换为TensorRT模型。这一步可以在训练模型之后进行。

2. 接下来，需要将转换后的TensorRT模型加载到TF-Serving中。可以使用TF-Serving提供的模型加载接口，将TensorRT模型加载到TF-Serving的模型仓库中。

3. 配置TF-Serving服务器，以便能够接收外部请求并使用加载的TensorRT模型进行推理。可以使用TF-Serving提供的配置文件，指定服务器的端口、模型路径等参数。

4. 启动TF-Serving服务器，使其开始监听外部请求。可以使用TF-Serving提供的启动命令，启动TF-Serving服务器并指定配置文件。

5. 最后，可以通过发送请求到TF-Serving服务器的端口，以获取对TensorRT模型的推理结果。

需要注意的是，TensorRT仅支持部分TensorFlow操作，因此在将模型转换为TensorRT模型时，可能会遇到一些不支持的操作。在这种情况下，可以考虑使用TensorRT提供的自定义层API，以实现自定义操作的支持。

总结来说，将TensorRT集成到TF-Serving中，需要将TensorFlow模型转换为TensorRT模型，并将其加载到TF-Serving中，然后配置和启动TF-Serving服务器，最后通过发送请求获取推理结果